ÇEVRĠMĠÇĠ ÖĞRENMEDE HAZIR BULUNUġLUK VE ÇEVRĠMĠÇĠ ÖZ-DÜZENLEYĠCĠ ÖĞRENME BECERĠLERĠ ĠLE ÖĞRENCĠLERĠN TUTUMLARI ARASINDAKĠ. ĠLĠġKĠNĠN ĠNCELENMESĠ

Transkript

1 ÇEVRĠMĠÇĠ ÖĞRENMEDE HAZIR BULUNUġLUK VE ÇEVRĠMĠÇĠ ÖZ-DÜZENLEYĠCĠ ÖĞRENME BECERĠLERĠ ĠLE ÖĞRENCĠLERĠN TUTUMLARI ARASINDAKĠ ĠLĠġKĠNĠN ĠNCELENMESĠ TARIK BAYRAKCI FEN BĠLĠMLERĠ ENSTĠTÜSÜ BĠLGĠSAYAR VE ÖĞRETĠM TEKNOLOJĠLERĠ EĞĠTĠMĠ YÜKSEK LĠSANS TEZĠ Mevlana Üniversitesi 2015

2

3 Bu tezdeki bütün bilgilerin etik davranıģ ve akademik kurallar çerçevesinde elde edildiğini ve tez yazım kurallarına uygun olarak hazırlanan bu çalıģmada bana ait olmayan her türlü ifade ve bilginin kaynağına eksiksiz atıf yapıldığını bildiririm. TARIK BAYRAKCI

4 ÖZ ÇEVRĠMĠÇĠ ÖĞRENMEDE HAZIR BULUNUġLUK VE ÇEVRĠMĠÇĠ ÖZ- DÜZENLEYĠCĠ ÖĞRENME BECERĠLERĠ ĠLE ÖĞRENCĠLERĠN TUTUMLARI ARASINDAKĠ ĠLĠġKĠNĠN ĠNCELENMESĠ TARIK BAYRAKCI Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Yüksek Lisans Tezi, 2015 Tez DanıĢmanı: Yrd. Doç. Dr. Alpaslan DURMUġ Anahtar kelimeler: Tutum, Öz-düzenleyici Öğrenme, Hazır BulunuĢluk, Yapısal EĢitlik Modeli Bu araģtırmanın amacı, üniversitelerin uzaktan eğitim verilen bölümlerinde öğrenim gören üniversite öğrencilerin çevrimiçi öğrenme hazır bulunuģluk düzeyleri ve çevrimiçi özdüzenleyici öğrenme becerileri ile web tabanlı öğretime yönelik tutumları arasındaki iliģkinin yapısal eģitlik modeli kullanılarak incelenmesidir. AraĢtırmanın çalıģma grubunu öğretim yılı bahar döneminde Fatih, Mersin ve Mevlana üniversitelerinin önlisans, lisans ve yüksek lisans bölümlerinde öğrenim gören 397 üniversite öğrencisi oluģturmaktadır. AraĢtırmada veri toplama aracı olarak KiĢisel Bilgi Formu, Çevrimiçi Öğrenme Hazır BulunuĢluk Ölçeği, Çevrimiçi Öz-Düzenleyici Öğrenme Ölçeği ve Web Tabanlı Öğretime Yönelik Tutum Ölçeği kullanılmıģtır. Ölçekler sitesinde linki ile paylaģıma açılarak üniversite öğrencilerinin ölçekleri çevrimiçi olarak eriģebilmeleri sağlanmıģtır. AraĢtırmada, yapısal eģitlik modeli oluģturmak ve test etmek için AMOS 21.0 paket programı kullanılmıģtır. i

5 AraĢtırmanın bulguları ıģığında elde edilen sonuçlara göre uzaktan eğitim alan üniversite öğrencilerinin çevrimiçi öğrenme hazır bulunuģlukları, öğrencilerin web tabanlı öğretime yönelik tutumlarını pozitif yönde ve anlamlı olarak etkilediği görülmüģtür. Ġkinci olarak uzaktan eğitim alan üniversite öğrencilerinin çevrimiçi öz-düzenleyici öğrenme becerilerinin, öğrencilerin web tabanlı öğretime yönelik tutumlarını pozitif yönde ve anlamlı olarak etkilediği görülmüģtür. Son olarak uzaktan eğitim alan üniversite öğrencilerinin çevrimiçi özdüzenleyici öğrenme becerilerinin, öğrencilerin çevrimiçi öğrenme hazır bulunuģluklarını pozitif yönde ve anlamlı olarak etkilediği görülmektedir. ii

6 ABSTRACT THE EXAMINATION OF THE RELATIONSHIP BETWEEN ONLINE LEARNING READINESS, ONLINE SELF-REGULATED LEARNING SKILLS AND STUDENTS ATTITUDES TARIK BAYRAKCI Master of Science Thesis in Departmant of Computer Education and Instructional Technology Supervisor: Assist. Prof. Dr. Alpaslan DURMUġ Keywords: Attitude, Self Regulated Learning, Online Readiness, Structural Equation Modeling The aim of the study was to investigate the relationship among the online learning readiness levels, online self-regulated learning skills and attitudes towards web-based learning of university students getting distance education by using structural equation model. The participant of the study consisted of 397 university students getting education at Fatih, Mersin and Mevlana Universities in spring semestre. In the study, Personal Information Form, Online Learning Readiness Scale, Online Self- Regulated Learning Scale and Attitude Towards Web-Based Learning Scale were used to collect data. The Scales were hosted on and shared online through the name of so as to provide online access for university students. In the study, AMOS 21.0 package program was used in order to formulate and test the structural equation model. iii

7 According to the research findings, the online learning readiness of university students affects their attitudes towards web- based learning positively and significantly. Secondly, it was found that there is a significant and positive relationship between online self-regulated learning skills and attitudes towards web-based learning. Lastly, online self-regulated skills are significantly related to the students online learning readiness. iv

8 TEġEKKÜR Öncelikle tez çalıģmama birlikte baģladığım, görev yeri değiģinceye kadar da birlikte çalıģtığım, kendisinden çok Ģey öğrendiğim değerli hocam Yrd. Doç. Dr. Sinan KAYA ya teģekkür ederim. Kendisine yeni görev yerinde üstün baģarılar dilerim. AraĢtırmanın planlanması, uygulanması ve raporlaģtırılması sürecindeki değerli katkıları ile önümü açan, beni her zaman cesaretlendiren, yapıcı öneri ve eleģtirileri, tüm bilgi ve deneyimleriyle bu çalıģmanın zenginleģmesini sağlayan değerli hocam ve danıģmanım Yrd. Doç. Dr. Alpaslan DURMUġ a ne kadar teģekkür etsem azdır. Tezimin yapılmasında en büyük paya sahip olan değerli danıģmanıma benden yardımlarını, desteğini, sabrını, hoģgörüsünü ve bilgisini esirgemediği için en derin teģekkürlerimi sunarım. Eğitimim süresince öğrencileri olmaktan büyük gurur duyduğum ve akademik geliģimimde büyük katkıları olan Doç. Dr. Özgen KORKMAZ ve Doç. Dr. Ertuğrul USTA ya teģekkür ederim. AraĢtırmamım analizlerinin gerçekleģtirilmesinde hiçbir yardımı esirgemeyen ve değerli vakitlerini ayırdığı için Yrd. Doç. Dr. ġükrü KAYA hocama teģekkür ederim. Veri toplama aģamasında yardımcı olan arkadaģım ArĢ. Gör. S. Burak TOZKOPARAN ve görüģleriyle tezime katkıda bulunan arkadaģım ArĢ. Gör. M. Emre KILIÇ a teģekkür ederim. YetiĢmemde hiçbir maddi ve manevi desteklerini esirgemeyen sevgili anneme, babama, kardeģlerime ve çalıģmamı tamamlamamda beni cesaretlendirerek hep yanımda olan, yoğun çalıģmalarımdan dolayı ilgimden mahrum bıraktığım, eģim Eda BAYRAKCI ya ve kızım Ela Naz ve oğlum Oğuz Kaan a sonsuz sevgi ve teģekkürlerimi sunarım. v

9 ĠÇĠNDEKĠLER ÖZ... i ABSTRACT... iii TEġEKKÜR... v ĠÇĠNDEKĠLER... vi ġekġller LĠSTESĠ... ix TABLOLAR LĠSTESĠ... x KISALTMALAR LĠSTESĠ... xi BÖLÜM 1 GĠRĠġ Problem Amaç AraĢtırma Problemi Alt Problemler Önem Sınırlılıklar Tanımlar... 6 BÖLÜM 2 KURAMSAL AÇIKLAMALAR ve ĠLGĠLĠ ARAġTIRMALAR Uzaktan Eğitim Uzaktan Eğitim Nedir? Uzaktan Eğitimin Özellikleri Uzaktan Eğitim Yararları ve Sınırlılıkları Türkiye de Uzaktan Eğitim Çevrimiçi Öz-Düzenleyici Öğrenme Öz-Düzenleyici Öğrenme Öz Düzenleyici Öğrenme Modelleri Zimmerman Modeli Pintrich Modeli Winne Modeli Çevrimiçi Ortamda Öz-Düzenleyici Öğrenme Çevrimiçi Öğrenmeye Yönelik Hazır BulunuĢluk Hazır BulunuĢluk Hazır BulunuĢluk Alt Yapıları Sosyal Hazır BulunuĢluk vi

10 BiliĢsel Hazır BulunuĢluk Eğitsel Hazır BulunuĢluk Çevrimiçi Hazır BulunuĢluk Web Tabanlı Öğretime Yönelik Tutum Web Tabanlı Öğretim Nedir? Web Tabanlı Öğretimin Yararları ve Sakıncaları Web Tabanlı Öğretime Yönelik Tutum Ġlgili AraĢtırmalar Çevrimiçi Öz-Düzenleyici Öğrenme Çevrimiçi Öğrenme Hazır BulunuĢluğu Web Tabanlı Öğretime Yönelik Tutum BÖLÜM 3 YÖNTEM AraĢtırmanın Modeli ÇalıĢma Grubu Veri Toplama Araçları KiĢisel Bilgi Formu Çevrimiçi Öz-Düzenleyici Öğrenme Ölçeği Çevrimiçi Öğrenmeye Yönelik Hazır BulunuĢluk Ölçeği Web Tabanlı Öğretime Yönelik Tutum Ölçeği Verilerin Toplanması Verilerin Analizi Doğrulayıcı Faktör Analizi Yapısal EĢitlik Modeli YEM de Modelleme Yöntemleri Path Diyagramlarında Kullanılan Semboller Yapısal EĢitlik Modelinde Kullanılan Temel Kavramlar Model Gösterge DeğiĢkenler Gizil DeğiĢkenler Gizil Ġçsel DeğiĢkenler Gizil DıĢsal DeğiĢkenler β Katsayıları λx ( Lamda- x) ve λy ( Lamda-y) γ (Gama) katsayıları vii

11 Yapısal EĢitlik Modelinin AĢamaları Model Betimleme Model Tanımlama Hesaplama Modelin Eldeki Veriyle Uyumunu Sınama Modifikasyon BÖLÜM 4 BULGULAR AraĢtırmanın Problemlerine Yönelik Bulgular BÖLÜM 5 SONUÇ, TARTIġMA ve ÖNERĠLER Sonuç ve TartıĢma Öğrencilerin Çevrimiçi Öğrenme Hazır BulunuĢlukları ve Web Tabanlı Öğretime Yönelik Tutumları Arasındaki ĠliĢkinin Ġncelenmesi Öğrencilerin Çevrimiçi Öz-Düzenleyici Öğrenme Becerileri ve Web Tabanlı Öğretime Yönelik Tutumları Arasındaki ĠliĢkinin Ġncelenmesi Öğrencilerin Çevrimiçi Öğrenme Hazır BulunuĢlukları ve Çevrimiçi Öz- Düzenleyici Öğrenme Becerileri Arasındaki ĠliĢkinin Ġncelenmesi Öneriler KAYNAKÇA EKLER viii

12 ġekġller LĠSTESĠ ġekil 3.1 : Çevrimiçi Öz-Düzenleyici Öğrenme Ölçeği DFA Diyagramı...34 ġekil 3.2 : Çevrimiçi Öğrenme Hazır BulunuĢluk Ölçeği DFA Diyagramı ġekil 3.3 : Web Tabanlı Öğretim Tutum Ölçeği DFA Diyagramı...38 ġekil 4.1 : OluĢturulan Yapısal EĢitlik Modeline ĠliĢkin Path ( Yol) Diyagramı ġekil 4.2 : Yapısal EĢitlik Modeli ve AraĢtırma Problemlerine ĠliĢkin Analiz Sonuçları...49 ix

13 TABLOLAR LĠSTESĠ Tablo 2.1: Türkiye de Uzaktan Eğitim Veren Üniversitelerin Öğrenci Dağılımları. 11 Tablo 3.1: ÇalıĢma Grubunun Meslek, Öğrenim Türü ve Cinsiyete Göre Dağılımı. 31 Tablo 3.2: ÇalıĢma Grubunun Öğrenim Görülen Programlara Göre Dağılımları. 32 Tablo 3.3: Uyum Ġyiliği Ölçütleri Tablo 4.1: OluĢturulan Yapısal EĢitlik Modeline ĠliĢkin Uyum Ġndeksleri Tablo 4.2: Hipotez Modelin Regresyon Analizi Değerleri Tablo 4.3: Test Modele Ait StandartlaĢtırılmıĢ Doğrudan Etki Değerleri..51 Tablo 4.4: Test Modele Ait StandartlaĢtırılmıĢ Dolaylı Etki Değerleri..51 x

14 KISALTMALAR LĠSTESĠ DFA YEM GFI AGFI CFI NFI NNFI MI S-RMR RMSEA WTÖ WTÖTÖ ÇÖDÖÖ ÇÖHÖ : Doğrulayacı Faktör Analizi : Yapısal EĢitlik Modeli : Ġyilik Uyum Ġndeksi (Goodness of Fit Index GFI) : Ayarlanabilen Ġyilik Uyum Ġndeksi (Adjusted Goodness of Fit Ġndex) : KarĢılaĢtırmalı Uyum Ġndeksi (Comparative Fit Ġndex) : NormlaĢtırılmıĢ Uyum Ġndeksi (Normed Fit Index) : NormlaĢtırılmamıĢ Uyum Ġndeksi (Non-normed Fit Index) : Modifikasyon Ġndeksleri : Standardize EdilmiĢ Hataların Ortalama Karelerinin Karekökü (Standardized Root Mean Square Residual) :YaklaĢık Hataların Ortalama Karekökü (Root Mean Square Error of Approximation) : Web tabanlı öğretim : Web tabanlı öğretim tutum ölçeği : Çevrimiçi öz-düzenleyici öğrenme ölçeği : Çevrimiçi öğrenme hazır bulunuģluk ölçeği xi

15 BÖLÜM 1 GĠRĠġ Bu bölümde araģtırmanın problemi, amacı, önemi ve sınırlılıkları ile tanımlar verilerek, araģtırmada kullanılan temel kavramlar açıklanmaktadır. 1.1 Problem Ġnternet teknolojilerinin hızlı geliģimi ile birlikte uzaktan eğitim özellikle çevrimiçi eğitim hızlı bir Ģekilde geliģimini sürdürmektedir. Bu sebeple birçok yükseköğretim kurumu programlarında uzaktan eğitim yapan bölümlere yer vermektedirler. Bireylerin, geleneksel eğitim sistemleri ile karģılanamayan her türlü eğitim ihtiyaçlarının karģılanmasında; zaman ve mekân sınırlamalarını ortadan kaldıran, öğrenci merkezli eğitim anlayıģlarına uygun, bilgisayar ve internet teknolojilerini kullanan çevrimiçi öğretim, geleneksel eğitime bir alternatif veya destek olarak karģımıza çıkmaktadır. Web tabanlı teknolojilerinin hızlı geliģimi ile çevrimiçi öğrenme artan bir eğitimsel bir trend haline geldi. Çevrimiçi öğrenme ortamlarında öğrenciler fiziksel olarak düzenli bir Ģekilde sınıf ortamında bulunmak zorunda değillerdir. Bunun yanında öğrencilerin gerek öğretmenleri gerek sınıf arkadaģları ile öğrenme materyalleri ve öğrenme aktiviteleri hakkında tartıģma imkânları bulunmamaktadır. Bununla birlikte öğrenme materyallerine ne zaman, nerede ve nasıl ulaģabileceklerine kendileri karar verebilmektedir. Buradan, uzaktan öğrenenler kendi öğrenmelerinden sorumludurlar sonucuna ulaģılmaktadır [1]. [2], öz düzenleyici öğrenmeyi öğrencilerin geçmiģ deneyimleri ve içinde bulundukları ortamın bağlamsal özellikleri ıģığında hedefler belirledikleri, bu hedefler ıģığında biliģlerini, motivasyonlarını ve davranıģlarını izlemeye, düzenlemeye ve kontrol etmeye çalıģtıkları aktif ve yapılandırmacı bir süreç olarak ifade etmektedir. Öz düzenleyici öğrenenler, öğrenmeye iliģkin edindikleri deneyimleri farklı yollardan kontrol eden, kazandıkları bilgileri tekrarlayarak yaģama geçiren, düģünme süreçlerini gözlemleyen, anlamadıkları noktalarda yardım aramaktan çekinmeyen, kabiliyetlerinin farkında olarak öğrenmenin değerini kavrayan, motivasyon düzeyleri yüksek, kendi öğrenme süreçlerinde aktif katılımcılardır [3,4]. 1

16 Yapılan araģtırmalarda, araģtırmacılar öz- düzenleyici öğrenme becerisinin geleneksel eğitim ortamlarında öğrenci baģarısındaki etkisi önemle vurgulamıģlardır [5]. Eğer öz düzenleyici öğrenme becerileri geleneksel yüz-yüze eğitim de öğrenmenin baģarısı için önemli ise, aynı Ģekilde çevrimiçi öğrenme ortamlarında öğrenme baģarısı için de önemli bir rol oynayacağı düģünülebilir [6]. Yapılan çok sayıda deneysel çalıģmadan elde edilen sonuçlar, öz düzenlemenin akademik baģarı üzerindeki olumlu etkilerine iģaret etmektedir. AraĢtırmalar, düģük öz düzenleme yeteneğine sahip olan öğrenenlerin, yüksek düzeyde kabiliyet sergileyenler kadar akademik baģarı gösteremediği sonucuna ulaģmıģlardır [7]. Buradan, baģarılı öğrenciler için öz düzenleyici öğrenenlerdir tanımlaması yapılabilir. Çevrimiçi derslerde baģarı elde etmenin yolu, öğrencilerin kendi öğrenme çabalarını baģarılı bir Ģekilde yürütmelerinden geçmektedir [4]. Çevrimiçi ortam, öğrenenlerin hedefler belirlemelerini ve bu hedefleri gerçekleģtirmek için uygun yöntemler geliģtirmelerini gerektirmektedir. Bu ortamlarda öğrenenler, hem zamanı, hem de kaynakları etkili bir Ģekilde yönetmelidirler [8]. Hazır bulunuģluk; uzaktan eğitim, e-öğrenme ve çevrimiçi öğrenme araģtırmalarında sıkça vurgulanan ve ölçülen bir değiģkendir [9]. [10] çevrimiçi öğrenmeye hazır bulunuģluk kavramını, zamanı yönetme ve çevrimiçi öğrenme sürecini kendi kendine yönetmeye uyum sağlama yeteneği üzerine odaklanan, içsel motivasyona sahip olmayı benimseme ve kendi öğrenme stillerini anlamayı içeren bir kavram olarak ifade etmiģtir. Hazır bulunuģluğun tespit edilmesi bireyin ihtiyaçlarının belirlenmesine ve bu ihtiyaçlara uygun olarak ders içeriğinin hazırlanması gibi süreçlerinin de Ģekillenmesine yarar sağlamaktadır [11]. E-öğrenmede baģarının, e-öğrenme ortamlarındaki önemli paydaģlarından biri olan öğrencilerin ihtiyaçlarını ve hazır bulunuģluklarını anlamanın önemli olduğu söylenebilir. [12] bir e-öğrenme programına baģlamadan önce öğrenenlerin e-öğrenmeye hazır bulunuģluk düzeylerini belirlemenin önemli olduğunu ve bu düzeylerin süreç öncesinde değerlendirilmesi gerektiğini ifade etmiģlerdir. [13], çevrimiçi hazır bulunuģluğun e-öğrenme programının baģarısıyla iliģkili olduğu için uzaktan eğitimin önemli bir parçası olduğunu belirtmiģtir. [14], çevrimiçi öğrenmeye hazır bulunuģluğu olmayan bireylerin olumsuz bir e-öğrenme yaģamalarının, sonraki öğrenme süreçlerini de olumsuz etkileyeceğini ifade etmiģlerdir. [15] ise e-öğrenme ortamlarında baģarısızlığın çoğunlukla öğrenenlerin çevrimiçi öğrenme hazır bulunuģluk düzeylerinin düģük olması olarak göstermiģtir. Tüm bunlar ıģığında çevrimiçi öğrenme ortamlarında öğrenenlerin hazır bulunuģluklarının tespit edilmesi verimli bir öğretim süreci gerçekleģtirilebilmesi açısından önem taģımaktadır. 2

17 Öğrenciler, web tabanlı eğitim sistemlerinin en önemli unsurlardan biridir. Web tabanlı eğitim sistemlerinde öğrencilerin ilgileri, beklentileri ve ihtiyaçları geleneksel eğitim yaklaģımına göre büyük farklılıklar göstermektedir [16]. Bu farklılıklarla birlikte tutumlar, web tabanlı öğretimde baģarıyı doğrudan etkiler. Öğrencilerin beklenti ve ihtiyaçlarının zamanında ve uygun Ģekilde karģılanması, baģarıları açısından oldukça önemlidir. Dolayısı ile web temelli öğretim hizmeti sunan kurumların, öğrencilerin tutumlarını göz önünde bulundurmaları gerekmektedir. Eğer kurumlar öğrencilerin bu öğretim Ģekline olan tutumlarından haberdar olursa, uygun öğrenme ortamlarının tasarlanması ve uygulamaya geçirilmesi de kolaylaģmaktadır. Bu da, kurumların kaliteli eğitim, baģarılı öğrenci, kalıcı öğrenme gibi hedeflerini gerçekleģtirmesini sağlamaktadır [17]. Web tabanlı eğitimde baģarının sağlanmasında öğrencilerin ve öğretmenlerin bu eğitime yönelik tutumları etkili olmaktadır. [16]. Bir insanın bir uyarana karģı tutumunun ne olduğunu bilmek, o bireyin uyarana karģı davranıģının ne olduğunu tahmin etmeye yarayacaktır [18]. Dolayısı ile öğrencilerin e- öğrenmeye yönelik olumlu tutumlarının derecesi, öğrencilerin e-öğrenmeyi kullanmaya yönelik eğilimlerini o derecede etkileyecektir [19]. Öğrencilerin web tabanlı öğretime iliģkin tutumlarının bilinmesi, web tabanlı öğrenme ortamlarının etkili bir Ģekilde düzenlenmesi ve kullanılmasında öğrencilere yardımcı olmaktadır [16]. Bu nedenle yükseköğretim kurumlarında gerçekleģtirilen web tabanlı eğitimlerde etkili sonuçların alınabilmesi için öğrencilerin ilgi, beklenti ve tutum gibi duyuģsal özelliklerinin bilinmesi büyük önem taģımaktadır [20]. Alan yazın incelendiğinde uzaktan eğitimin baģarıya ulaģmasında, öğrencilerin çevrimiçi öğrenmeye iliģkin hazır bulunuģluk düzeylerinin ve çevrimiçi öz düzenleyici öğrenme becerilerinin önemli olduğu vurgulanmıģtır. Fakat bu iki becerinin uzaktan eğitim üzerindeki ortak etkilerini belirlemeye yönelik her hangi bir çalıģmanın olmadığı görülmüģtür. Bu bakımdan yapılan araģtırmanın alan yazına önemli bir katkı sağlayacağı düģünülmektedir. 3

18 1.2 Amaç Bu araģtırma, üniversitelerin uzaktan eğitim verilen bölümlerinde öğrenim gören üniversite öğrencilerin çevrimiçi öğrenme hazır bulunuģluk düzeyleri ve çevrimiçi öz-düzenleyici öğrenme becerileri ile web tabanlı öğretime yönelik tutumları arasındaki iliģkinin yapısal eģitlik modeli kullanılarak incelenmesini amaçlanmaktadır. Bu bağlamda araģtırmanın amacı, üniversitelerin uzaktan eğitim veren bölümlerinde öğrenim gören öğrencilerin çevrimiçi öğrenme hazır bulunuģluk düzeyleri, çevrimiçi öz düzenleyici öğrenme becerileri ve web tabanlı öğretime yönelik tutum arasındaki iliģkiyi ortaya koyabilecek bir modelin oluģturulması test edilmesidir. 1.3 AraĢtırma Problemi Uzaktan eğitim alan üniversite öğrencilerinin çevrimiçi öğrenme hazır bulunuģluk düzeyleri, çevrimiçi öz-düzenleyici öğrenme becerileri ve web tabanlı öğretime yönelik tutumları arasındaki iliģkiyi açıklayan yapısal eģitlik modeli nedir? 1.4 Alt Problemler 1. Uzaktan eğitim alan üniversite öğrencilerin çevrimiçi öğrenme hazır bulunuģluk düzeyleri, öğrencilerin web tabanlı öğretime yönelik tutumlarını etkilemekte midir? 2. Uzaktan eğitim alan üniversite öğrencilerin çevrimiçi öz düzenleyici öğrenme becerileri, öğrencilerin web tabanlı öğretime yönelik tutumlarını etkilemekte midir? 3. Uzaktan eğitim alan üniversite öğrencilerin çevrimiçi öz düzenleyici öğrenme becerileri, öğrencilerin çevrimiçi öğrenme hazır bulunuģluk düzeylerini etkilemekte midir? 1.5 Önem Günümüzde iletiģim teknolojilerinin özellikle de internetin hızla geliģmesi eğitim-öğretim alanında da yeni kavramların ortaya çıkmasına sebep olmuģtur. Çevrimiçi öğrenme, iletiģim teknolojilerinin en yoğun olarak kullanıldığı kavram olarak karģımıza çıkmaktadır. Öğrencilere eğitim sürecinde sağladığı esneklikten dolayı yıllar içinde önemli ölçüde geliģim gösteren çevrimiçi öğrenmenin, eğitim-öğretim sürecinin niteliğini ve ulaģılabilirliğini arttırması bakımından önemli olduğu söylenebilir. 4

19 [21] öz-düzenleyici öğrenme becerisine sahip olan öğrencilerin üç önemli niteliğe sahip olacağını belirtmiģtir. Bunlardan birincisi öğrenciler bilgiyi yapılandırmak ve akılda tutmaya yardımcı olacak çeģitli biliģsel stratejiler kullanırlar. Ġkincisi, öğrenciler, planlama ve gözlemleme gibi biliģsel stratejiler kullanarak kendi öğrenmelerini aktif olarak kontrol edebilirler. Sonuncusu ise kendilerini motive ederek ve duygusal olumsuzlukların makul bir Ģekilde çözüme kavuģturarak derslerine konsantre olurlar [22]. Çevrimiçi öğrenme ortamları zaman, mekân ve öğretim materyali kısıtlamaları aģağı çekerken öğrencilere ne zaman, nasıl ve ne çalıģacaklarına karar vermeleri konusunda imkân tanır [23]. Çevrimiçi öğrenme ortamlarının ayırt edici özelliklerinden biri olan öğrenci özerklikleri ve öz-düzenleyici öğrenme becerisine sahip öğrenci tutumları dikkate alındığında, öz-düzenleyici öğrenmenin çevrimiçi öğrenme ortamlarında baģarı açısından önemli bir değiģken olduğu görülmektedir [24]. Yapılan çalıģmalarda, çevrimiçi öğrenme ortamlarında öz-düzenleyici öğrenme ve akademik baģarı arasındaki pozitif iliģki bu önemi göstermektedir [25,26]. Çevrimiçi öğrenme faaliyetlerinin baģarıya ulaģmasında oldukça etkili olan değiģkenlerden biri öğrencilerin çevrimiçi öğrenmeye yönelik hazır bulunuģluk düzeyleridir [27]. Çevrimiçi öğrenmenin birçok avantajı vardır; ama öğrencilerin bu avantajlardan faydalanmak için çevrimiçi öğrenme hazır bulunuģluğuna sahip olması gerekmektedir [28]. Öğrenme gerçekleģmeden önce bireylerin belli bir hazır bulunuģluğa sahip olup olmadıklarını belirlemek öğrenenin baģarıya ulaģmasında etkilidir [29]. Bu sebeple öğrenenlerin hazır bulunuģluk seviyesinin tespit edilmesi önemlidir. Hazır bulunuģluk seviyesinin tespiti öğrenenin ihtiyaçlarının belirlenmesine ve bu ihtiyaçlara yönelik plan ve program yapılmasına olanak tanır. Bu nedenle hazır bulunuģluk kavramı öğrenenler için oldukça önemlidir. Yapılan araģtırmalarda öğrenenlerin yabancı dil, matematik gibi çeģitli konulara yönelik hazır bulunuģluk düzeylerinin incelendiği çalıģmalar yapıldığı görülmüģtür. Günümüzde, web teknolojilerinin eğitim-öğretim sürecinde etkin kullanılması ile birlikte çevrimiçi öğrenme kavramı ortaya çıkmıģ öğrenenlerin çevrimiçi öğrenmeye yönelik hazır bulunuģluk düzeylerinin tespit edilmesi önem kazanmıģtır. Çevrimiçi öğrenmenin baģarısını etkileyecek en önemli unsurlardan biri olan öğrencilerin özellikleri de çok önemlidir [30]. Öğrencilerin, tasarlanan eğitim ortamlarından faydalanma düzeyleri, onların bireysel farklılıklarına göre değiģmektedir [31]. Öğrenci öğesi ile ilgili yürütülen araģtırmalarda, öğrencilerin biliģsel, fiziksel, duyuģsal ve sosyal özellikleri arasındaki iliģkiler sıklıkla incelenmektedir [32]. Bunlar arasında özellikle, öz-yeterlik, 5

20 bilgisayar veya internet deneyimi, bilgisayar korkusu, davranıģsal niyet en çok araģtırılan değiģkenlerden bazılarıdır [33]. Bunların dıģında öğrencilerin e-öğrenmeye yönelik tutumları da araģtırmacılar tarafından ilgilenilen bir konu olarak karģımıza çıkmaktadır. Bir bireyin bir uyarana karģı davranıģının ne olduğunu tahmin edebilmek için o kiģinin uyarana karģı tutumunun ne olduğunu bilmek gerekir [18]. Öğrencilerin e-öğrenmeye yönelik olumlu tutumlarının derecesi, öğrencilerin e öğrenmeyi kullanmaya yönelik eğilimlerini o derecede etkileyecektir [19]. Bu sebeple öğrencilerin web tabanlı öğretim yönelik tutumlarının incelenmesi, uzaktan eğitim programlarının değerlendirilmesi ve geliģtirilmesine yönelik yeniliklerin gerçekleģtirilebilmesi bakımından önemli görülmektedir. 1.6 Sınırlılıklar 1.AraĢtırma öğretim yılıyla sınırlıdır. 2.Bu araģtırmanın çalıģma grubu Mersin, Fatih ve Mevlana üniversitelerin uzaktan eğitim veren bölümlerinde öğrenim gören öğrencilerinden anketleri eksiksiz dolduranlar ile sınırlıdır. 1.7 Tanımlar Çevrimiçi Öğrenme: Öğrenme-öğretme etkinliklerinin ve hizmetlerinin öğrenenlere bilgisayar (ağları) desteği ile sunulduğu bir öğrenme biçimini ifade eder. Öz-Düzenleyici Öğrenme: Öğrencilerin, kendi öğrenme hedeflerini belirledikleri, biliģlerini, motivasyonlarını ve davranıģlarını düzenlemeye çalıģtıkları, hedefleri ve çevrelerindeki bağlamsal özellikler tarafından yönlendirilip sınırlandırıldıkları, aktif ve yapıcı bir süreçtir. Çevrimiçi Hazır BulunuĢluk: Çevrimiçi öğrenmeye hazır bulunuģluk kavramı, zamanı yönetme ve çevrimiçi öğrenme sürecini kendi kendine yönetmeye uyum sağlama yeteneği üzerine odaklanan, içsel motivasyona sahip olmayı benimseme ve kendi öğrenme stillerini ve deneyimlerini anlamayı içeren bir kavramdır. E-Öğrenme: Ġnternet, intranet, extranet, hipermetin gibi bilgisayar ağ teknolojilerinin kullanıldığı elektronik ortamlar aracılığıyla öğretimin sağlandığı bir öğretme ve öğrenme yöntemidir. Web Tabanlı Öğretim: Herhangi bir amaç için, önceden planlanmıģ öğretme-öğrenme etkinliklerinin düzenlenmesinde, Web teknolojilerinden yararlanılarak bireylerin eğitiminin gerçekleģtirilmesidir. 6

21 BÖLÜM 2 KURAMSAL AÇIKLAMALAR ve ĠLGĠLĠ ARAġTIRMALAR Günümüz geleneksel eğitim kurumları, birbirinden farklı öğrenme biçemlerine sahip olan çok sayıda bireye nitelikli ve uygun maliyetle hizmet vermekte sınırlı kalabilmektedir. Buna karşın dijital bilgi işlemenin ve iletişimin hızla gelişmekte olması, bir dizi öğretme ve öğrenme olanağı yaratmaktadır. Teknoloji-destekli öğrenme ortamları, geleneksel öğretimden çok farklı ders tasarımı ve gereksinimleri de beraberinde getirmektedir [34]. Bu noktada, teknoloji destekli öğrenmeyi içeren uzaktan öğrenme ve uzaktan eğitim kavramları karşımıza çıkmaktadır. 2.1 Uzaktan Eğitim Açık ve uzaktan öğrenme, tüm dünyada ilgi çekmekte ve yaygınlaşmaktadır. Gelişmiş ülkelerde özellikle öğrenenlere kolaylık ya da esneklik sağlamak, eğitim hizmetlerine erişimi kolaylaştırmak için sunulmaktadır. Öte yandan, gelişmekte olan ve az gelişmiş ülkelerdeki eğitim talebi, geleneksel eğitim yaklaşım ve kurumlarıyla karşılanamadığı için büyük ölçüde kitlesel, açık ve uzaktan öğrenme ile karşılanmaya çalışıldığı görülmektedir Uzaktan Eğitim Nedir? Uzaktan eğitim, öğretmen ve öğrencinin zaman ve mekân bakımından birbirinden ayrıldığı ortamlar üzerine yapılandırılan eğitim uygulamalarının hepsi uzaktan eğitim olarak adlandırılmaktadır [35]. Gelişen teknolojiye ayak uydurabilmek için her geçen gün daha fazla beceriye gereksinim duyulmaktadır. Uzaktan eğitimde şu an gelinen son nokta internet yoluyla öğretim uygulamalarıdır [36]. Web tabanlı uzaktan eğitim kamu ve özel sektörün çeşitli alan ve disiplinlerindeki eğitim problemlerini çözmede düşük işletim maliyeti ve araçlar sunmakla birlikte, çalışmakta olan bireyler için kişisel ve mesleki gelişme, akademik ya da sertifika programlarına katılma gibi fırsatlar da yaratmaktadır Uzaktan eğitim, (a) Uzaklığın eğitim almaya engel olabileceği durumlarda, örneğin kırsal bölgede ve coğrafi açıdan uzak yerleşim yerlerinde yaşayan insanlar eğitimlerini sürdürmek üzere yeterli sayıda kaynak ve öğretmenden yoksun olmaları, (b) Fiziksel bir engeli ya da hastalığı nedeniyle eve bağımlı olan insanların eğitim gereksinimleri, (c) Örgün eğitime 7

22 devam edememiş gençler ve kendilerini geliştirmek isteyen yetişkinlerin eğitim gereksinimleri gibi nedenlere bağlı olarak ortaya çıkmış olan bir eğitim modelidir [37]. Alan yazında uzaktan öğrenme ile ilgili için çeşitli tanımlara rastlamak mümkündür. En sık kullanılan tanımlardan biri [38] tarafından, öğrenen ve öğretenlerin genelde aynı mekânda olmadığı, kurumsal bir yapının altında yer alan, elektronik ortamların ve teknolojilerin iki yönlü iletişimin kurmak amacıyla kullanıldığı ve büyük ölçüde bireysel öğrenmenin gerçekleştiği öğrenme süreçleri olarak tanımlanmıştır. Bir başka tanımda; uzaktan eğitim, farklı mekânlardaki öğretmen ve öğrencileri, değişik iletişim vasıtaları kullanarak bir araya getiren ve eğitim yapmalarını sağlayan eğitim modeli olarak ifade edilmiştir [39]. [40] uzaktan eğitimi Uzaktan eğitim, geleneksel öğrenme-öğretme yöntemlerindeki sınırlılıklar nedeniyle sınıf içi etkinliklerin yürütülme olanağı bulunmadığı durumlarda eğitim çalışmalarını planlayanlar ve uygulayanlar ile öğrenenler arasında iletişim ve etkileşimin özel olarak hazırlanmış öğretim üniteleri ve çeşitli ortamlar yoluyla belli bir merkezden sağlandığı bir öğretim yöntemi olarak tanımlamıştır Uzaktan Eğitimin Özellikleri Alan yazın incelendiğinde uzaktan eğitimin temel özellikleri araştırmacılar tarafından aşağıdaki gibi verilmiştir. Bireyselci Olma: Uzaktan eğitimde ders içerikleri her öğrencinin kişisel özellikleri göz önünde bulundurularak hazırlanmaktadır. Bu nedenle uzaktan eğitimde öğrenciler grup halinde değil bireysel olarak eğitim sürecinde yer alırlar [41]. Öğrenci Merkezli Olma: Uzaktan eğitimde öğrenen, öğrenme-öğretme sürecinde merkezdedir. Uzaktan eğitim sistemleri kişiye kendi istediği zaman ve mekânda öğrenme fırsatı sunar. Teknolojiyi Kullanma: Teknoloji kullanımı uzaktan eğitim sistemleri için çok önemli bir durumdur. Çünkü güncel teknolojilerin kullanımı ile farklı ortamlarda yer alan öğrenenler ve öğreticiler birbirleri ile iletişim kurabilmektedirler. Dikkat edilmesi gerek husus, uzaktan eğitim sistemlerinde teknolojinin öğrenenlerin ihtiyacını karşılayabilecek şekilde kullanılmasıdır [42]. Hızlı Dönüt Verme: Uzaktan eğitim sisteminde öğrenciler gerek kendi aralarında gerekse öğreticileri ile iletişim kurmak suretiyle öğrenme süreciyle ile paylaşımlarını yapabilirler. 8

23 2.1.3 Uzaktan Eğitim Yararları ve Sınırlılıkları Uzaktan eğitim, örgün eğitime göre hem kurum için hem de öğrenenler için pek çok yarar sağlamaktadır. Uzaktan eğitimin yararları şöyle özetlenebilir [43]. Ġnsanlara değiģik eğitim seçeneği sunma. Fırsat eģitsizliğini en aza indirme. Kitle eğitimini kolaylaģtırma. Eğitim programlarında standart sağlama. Eğitimde maliyeti düģürme. Eğitimde niteliği arttırma. Öğrenciye serbesti sağlama. Öğrenciye zengin bir eğitim ortamı sunma. Öğrenciyi sınıf ortamında öğrenim görmeye zorlamama Bireysel öğrenmeyi sağlama. Bağımsız öğrenme sağlama. Bireye öğrenme sorumluluğu kazandırma. Ġlk kaynaktan bilgi sağlama. Uzmanlardan daha fazla kiģinin yararlanmasını sağlama. BaĢarının aynı koģullarda belirlenmesini sağlama. Eğitimi bir taraftan kitleselleģtirebilirken diğer taraftan bireyselleģtirebilme. Belli bir zamanda ve belli bir kapalı alanda bulunma zorunluluğunu ortadan kaldırma. Birçok yönden önemli olanaklar sağlayan uzaktan eğitimin bazı yönlerden sınırlılıkları da bulunmaktadır. Bunlar da şu şekilde özetlenebilir [43]. Yüz yüze eğitim iliģkilerinin kolay sağlanamaması. Öğrencilerin sosyalleģmelerini engellemesi Yardımsız ve kendi kendine öğrenme alıģkanlığı olmayan öğrencilere yeterince yardım sağlayamama. ÇalıĢan öğrencilerin dinlenme zamanını alma. Uygulamaya dönük derslerden yeterince yararlanamama. 9

24 2.1.4 Türkiye de Uzaktan Eğitim Uzaktan eğitimin gelişme sürecinde kitaplar, bunun yanında posta servisleri, radyo ve televizyon gibi araçlar kullanılmış, eğitim kalitesi ve yöntemleri tartışılabilecek sistemler ortaya konmuştur. Bu sistemlere verilebilecek en güzel örneklerden biri Anadolu Üniversitesinin ön lisans ve lisans eğitimi veren Açık Öğretim Programlarıdır. Yine Açık Lise olarak bilinen eğitim programları da ülkemizdeki uzaktan eğitim uygulamalarına verilebilecek örneklerden birdir. Türkiye de açık ve uzaktan öğrenme ile eğitim ihtiyacının karşılanmaya çalışıldığı ülkeler arasındadır. Her ne kadar yeni açılan üniversiteler talebi bir ölçüde karşılamaya yardımcı olsa da, yılda ortalama öğrenci açık ve uzaktan öğrenme sistemine kayıt olmaya devam etmektedir öğretim yılında yükseköğretim kurumlarına kayıtlı üç milyondan fazla öğrencinin %50 ye yakını açık ve uzaktan öğrenme yoluyla eğitim almaktadır. Türkiye de akademik yılında 35 üniversite açık ve uzaktan öğrenme imkânı sunmaktadır. Bu üniversitelerin üçte ikisi (23) devlet üniversitesidir. Anadolu Üniversitesi 43 ü ön lisans, 12 si lisans, 1 lisans tamamlama ve 4 yüksek lisans olmak üzere 60 programla en fazla açık ve uzaktan öğrenme imkânı sağlayan üniversitedir. Anadolu Üniversitesi ni Sakarya Üniversitesi, İstanbul Üniversitesi, Gazi Üniversitesi ve Ahmet Yesevi Üniversitesi takip etmektedir [44] eğitim öğretim yılı itibariyle Türkiye de devlet ve vakıf üniversitelerinin uzaktan eğitim veren bölümlerinde öğrenim gören üniversite öğrencilerinin dağılımları Tablo 2.1 de gösterilmektedir. 10

25 Tablo 2.1: Türkiye de Uzaktan Eğitim Veren Üniversitelerin Öğrenci Dağılımları Üniversite Ön lisans Lisans Yüksek Lisans Toplam Afyon Kocatepe Üniversitesi Akdeniz Üniversitesi Amasya Üniversitesi Ankara Üniversitesi Atatürk Üniversitesi Atılım Üniversitesi Bahçeşehir Üniversitesi Balıkesir Üniversitesi Bartın Üniversitesi Başkent Üniversitesi Beykent Üniversitesi Beykoz Lojistik MYO Bingöl Üniversitesi Bitlis eren Üniversitesi Bülent Ecevit Üniversitesi Celal bayar Üniversitesi Cumhuriyet Üniversitesi Çanakkale Onsekiz Mart Üniversitesi Çukurova Üniversitesi Dicle Üniversitesi Dokuz Eylül Üniversitesi Ege Üniversitesi Erzincan Üniversitesi Eskişehir Osmangazi Üni Fatih Üniversitesi Fırat Üniversitesi Gazi Üniversitesi Gaziantep Üniversitesi Gediz Üniversitesi Hacettepe Üniversitesi Hasan Kalyoncu Üniversitesi Işık Üniversitesi İnönü Üniversitesi İstanbul Arel Üniversitesi İstanbul Aydın Üniversitesi İstanbul Bilgi Üniversitesi İstanbul Esenyurt Üniversitesi İstanbul Kültür Üniversitesi İstanbul Üniversitesi İzmir Ekonomi Üniverstesi Kahramanmaraş Sütçü İmam Üni Kapadokya MYO Karabük Üniversitesi

26 Karadeniz Teknik Üniversitesi Kırıkkale Üniversitesi Kocaeli Üniversitesi Maltepe Üniversitesi Marmara Üniversitesi Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Mersin Üniversitesi Mevlana Üniversitesi Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi Nevşehir. Hacı Bektaş Veli Üni Okan Üniversitesi Ondokuz Mayıs Üniversitesi Plato MYO Sakarya Üniversitesi Selçuk Üniversitesi Süleyman Demirel Üniversitesi Trakya Üniversitesi Uşak Üniversitesi Yüzüncü Yıl Üniversitesi Zirve Üniversitesi TOPLAM ( Kaynak : Tablo 2.1 incelendiğinde Türkiye de devlet ve vakıf olmak üzere 63 üniversite öğrenci ön lisans, lisans ve yüksek lisans öğrenim türlerinde uzaktan eğitim yoluyla öğretim görmektedirler. Bu öğrencilerin i ön lisans, i lisans ve si de yüksek lisans eğitimi almaktadır. Uzaktan eğitim veren üniversiteler incelendiğinde Sakarya Üniversitesi öğrenci ile ilk sırada yer alırken bu üniversiteyi öğrenci ile İstanbul Üniversitesi takip etmektedir Çevrimiçi Öz-Düzenleyici Öğrenme Öz-Düzenleyici Öğrenme İlk olarak sosyal bilişsel kuramın kurucusu olan Albert Bandura tarafından bahsedilen özdüzenleme kapasitesi; bireyin göstereceği davranışlarla ilgili kendi yetenek ve kapasitesini düşünmesinin önemi üzerinde odaklanmıştır. Başarı ve akademik performansın en önemli etmenlerinden birisi olduğu düşünülen öz-düzenleme, pek çok kuramsal bakış açısı tarafından tanımlanmış ve modellenmiştir [45]. Öğrenmenin çevredeki bireyleri gözleyerek gerçekleştiği dikkate alınırsa [46], bireylerin öğrenme ihtiyaçlarını, hissettikleri her anda kendi öğrenmelerini sağlama ve düzenleme gereksinimi, öz-düzenlemeye dayalı öğrenme kavramını ortaya çıkarmıştır [47]. 12

27 [48], öz düzenlemeyi zihinsel bir yetenek ya da okuma, hesap yapma yeterliliği gibi akademik bir beceri değil, öğrenenlerin zihinsel yeteneklerini akademik becerilerine transfer ettikleri ve kendi kendilerini yönlendirdikleri; bireysel ve davranışsal öğeleri içinde barındıran çok yönlü bir süreç olarak ifade etmektedir. [2] tarafından öğrencilerin, kendi öğrenme hedeflerini belirledikleri, bilişlerini, motivasyonlarını ve davranışlarını düzenlemeye çalıştıkları, hedefleri ve çevrelerindeki bağlamsal özellikler tarafından yönlendirilip sınırlandırıldıkları, aktif ve yapıcı bir süreç olarak tanımlanmıştır. [49] göre ise öz-düzenleme, öğrenenin karmaşık öğrenme etkinliklerini kontrol etmeye ve yönetmeye yönelik çabasıdır. [50] ise öz düzenlemeyi, bireyin kendi davranışlarını gözleyip, kendi ölçütleriyle karşılaştırarak yargıda bulunması ve bireyin kendi davranışlarını etkilemesi, yönlendirmesi ve kontrol etmesi olarak ifade etmiştir. Yapılan tanımlardan da anlaşıldığı gibi, öz düzenleyici öğrenme, öğrenenlerin karmaşık öğrenme etkinliklerini kontrol etme ve yönetme çabasıdır [49]. Öz düzenleme becerisine sahip öğrenenler, öğrenmek için gösterdikleri çabalarda her zaman aktif konumdadırlar [51]. Aynı zamanda bu bireyler kendi öğrenme süreçlerini farklı yollarla etkili bir şekilde yönetebilmektedirler [52]. Kişisel hedefler belirleyebilmelerinin yanı sıra, bu hedeflere ulaşma yolunda sahip oldukları yeteneklerin, sınırlılıkların, avantaj ve dezavantajların bilincindedirler. Belirledikleri hedefleri göz önünde bulundurarak gelişimlerini sürekli olarak izlemekte ve değerlendirmektedirler [51]. [53], geleneksel eğitim ile web tabanlı öğrenme ortamları arasındaki farklılıkları incelendikleri çalışmada, çevrimiçi öğrenme ortamlarının öğrencilerin birbirinden uzakta olması ve öğreticiden geç dönüt alma gibi özel karakteristik özelliklerinden dolayı özdüzenleme becerilerinin çevrimiçi öğrenme ortamlarında öğrenciler için çok önemli olduğu vurgulanmıştır. [54], çevrimiçi öğrenme ortamlarında çeşitli faktörler ile akademik başarı ile arasındaki ilişkiyi inceleyen bir çalışma gerçekleştirmişlerdir. Bu faktörler; demografik değişkenler, öğrenme sitili, motivasyonel inançlar ve öz-düzenleyici öğrenme bileşenleridir. Araştırmacılar 80 gönüllü öğrenci ile gerçekleştirdikleri araştırmada çevrimiçi öğrenme ortamlarında sadece öz-düzenlemenin istatiksel olarak anlamlı bir şekilde öğrencilerin akademik başarılarını yordadığı sonucuna ulaşmışlardır. Ayrıca araştırmacılar çevrimiçi öğrenme ortamlarında öğrencilerin başarıları ile ilgili daha fazla bilgi edinmek için eğitmenler ile görüşmeler yapmışlar ve eğitmenler sorumluluk alan öğrencilerin, daha fazla öz-disiplinli ve aktif olan 13

28 öğrencilerin diğer öğrencilere çevrimiçi derslerde daha fazla başarılı olabileceklerini vurgulamışlardır. Öz-düzenleme, temelinde dikkatli, kasıtlı ve düşünceli öğrenci davranışlarını barındıran derin ve içsel bir mekanizmadır. Bir kimsenin bir şeyi yapma ve yapmama konusunda kendi güdülerini kontrol altına alabilme kapasitesidir [55]. Öğrenme sürecine bu şekildeki bir yaklaşım bireyin sorumluluk bilincinin gelişmesine, hayatını kontrol edebilmesine, bağımsız kalabilmesine, başarılı olmasına ve kendini gerçekleştirebilmesine de temel teşkil eder. Özdüzenlemeli öğrenme, öğrencilerin zihinsel yeteneklerini görev odaklı akademik becerilere dönüştürdükleri öz denetimli bir süreçtir [56]. Bu süreçte öz-düzenleyici öğrenenler, öğrenme deneyimlerini farklı yollarla kontrol edebilen, bilgiyi örgütleyen ve tekrar edebilen, öğrenmesini etkileyen faktörleri bilen, kendi yeteneklerine yönelik olumlu tutuma sahip bireylerdir [3]. Öz-düzenlemeye dayalı öğrenme, öğrencilerin çeşitli öz-düzenleyici süreçlerden geçtikten sonra aktif bir şekilde bilişlerini, motivasyonlarını ve davranışlarını düzenledikleri öğrenme süreci ve becerileridir [2]. Bu beceriye sahip kimseler, üst bilişsel açıdan öğrenme süreçlerinin her aşamasını planlayabilmekte, düzenleyebilmekte, yürütebilmekte, gözlemleyebilmekte, değerlendirebilmekte, güdüsel açıdan kendilerini yeterli, etkili ve özerk olarak görmekte, davranışsal açıdan seçebilmekte ve öğrenme için en uygun çevreyi yaratabilmektedirler. Bu yolda en uygun stratejiyi seçme, yeterli çabayı gösterme ve amaçları doğrultusunda öğrenme durumunu belirleyebilmedir Öz Düzenleyici Öğrenme Modelleri Alan yazın incelendiğinde öz düzenleyici öğrenmeye yönelik farklı modeller olduğu görülmektedir. Aşağıda Zimmerman, Pintrich ve Winne modelleri açıklanmaktadır Zimmerman Modeli [48] e göre öz düzenleyici öğrenme, bireysel (bilişsel ve duygusal özellikler), davranışsal ve bağlamsal öğelerden oluşan açık uçlu, çok yönlü, döngüsel bir süreçtir. Bu döngüsel süreç; öngörü, performans veya irade kontrolü ve öz yansıma olmak üzere başlıca üç evreden meydana gelmektedir. 14

29 a. Öngörü Evresi Bu evre, öğrenmeye başlamadan önce bireyin öğrenmeye ilişkin çabalarını, inançlarını ve her bir öğrenme evresi için hazırlık süreçlerini içermektedir [48]. b. Performans veya Ġrade Kontrolü Evresi Bu evre, öğrenme çabaları boyunca meydana gelen, konsantrasyonu ve performansı etkileyen süreçleri içermektedir [48]. Birey davranışını düzenlemek için, öncelikle performans standartlarını geliştirir. Bu amaçla, kendisinin ve başkalarının yaşantılarını gözleyerek, ödüllenen performans niteliklerini belirler. Böylece birey doğrudan ya da dolaylı yaşantılar sonucunda kendine özgü performans standartlarını geliştirmiş olur. Daha sonra kendi performansını gözler ve kendi performansını, geliştirdiği performans standartlarıyla karşılaştırarak davranışı hakkında karar verir [50]. c. Öz Yansıma Evresi Öz yansıma, öğrencinin tamamlanmış işinin kalitesini ve ne kadar iyi öğrendiğini belirlediği evredir. Etkili bir öz düzenleme, öğrencilerin, öğrenme hedeflerini belirlemelerini ve bunlara ulaşmak için gerekli motivasyona sahip olmalarını gerektirmektedir [57]. Bu evre, öğrenme için gösterilen çabaların sonunda meydana gelen süreçtir. Bu evrede kazanılan öz yansımalar, daha sonraki öğrenme çabalarıyla ilgili olan öngörü evresini etkilemektedir [48] Pintrich Modeli Pintrich e göre öz düzenleyici öğrenme modeli dört varsayımdan oluşmaktadır. Bu varsayımlardan birincisi, tüm öğrenenlerin aktif olduğu yönündedir. İkinci varsayıma göre, bütün öğrenenler öğrenme süreçlerini düzenlemek için belli bir potansiyele sahiptirler. Üçüncü olarak, öğrenenlerin gelişim durumlarını, öğrendikleriyle karşılaştırabildikleri belli hedef ve ölçütlerin farkında olmaları gelmektedir. Dördüncü varsayım ise, bir öğrenene ait öz düzenleyici öğrenme eylemlerinin; bağlam, birey ve bu birey için nihai başarı arasındaki ilişkiye aracılık ettiği şeklindedir [02] Winne Modeli Winne göre öz düzenleme modeli; görevi algılama, hedefleri belirleme, belirlenen hedefler için yöntemlere karar verme ve tercihe göre yöntemleri uyarlama olmak üzere dört evreden oluşmaktadır [58]. Winne modelinde bu evreler şöyle özetlenmektedir. 15

30 a. Görevi algılama: Her öz düzenleyici öğrenme sürecinde öğrenenler, öğretim eylemi hakkında görevin ortaya çıkmasıyla yenilenebilen bir algı yaratırlar. Bu algı, görevin çerçevesini anlama, çıkarsamada bulunma ve bu alanda sahip oldukları ilgi ve yeterliklerin farkına varma eylemlerini kapsamaktadır. b. Hedefleri belirleme: Bu evre öğrenenin varsayılan bir etkinlik/eylem ve bir alternatifi arasında tercih yapmasını veya çoklu seçeneklerden bir eylem seçmesini içermektedir. Bu karar verme ve seçme sürecinin ürünü, bir hedef yaratır. Bu hedef belirli bir yöntem tarafından takip edilmesi için öğrenenin seçtiği bir hedeftir. c. Belirlenen hedefler için yöntemlere karar verme: Bu evre iki parça halinde modellenmiģtir. Bunlardan ilki; yöntemin uygunluğunu tanımlayan koģulsal bilgi, diğeri ise bilgiyi dönüģtüren, yapılandıran biliģsel iģlemlerdir. d. Tercihe göre yöntemleri uyarlama: Önceki herhangi bir evrenin ortasında veya öğrenenler bir eylemi sona erdirdikleri zaman, eylemleri ve stratejileri kapsayan bilgiyi, inançları ve eylemleri düzenlemek için isteğe bağlı bir evre baģlatılabilir. Bu durumda yeni bir üst düzey model oluģturulur Çevrimiçi Ortamda Öz-Düzenleyici Öğrenme Günümüzde internet teknolojilerinin hızlı gelişimi ile birlikte internetin eğitim-öğretim etkinliklerinde kullanılmasının önemi daha da anlaşılmış, çevrimiçi öğrenme, geleneksel öğrenme yöntemlerine alternatif olarak kabul edilmiş ve bununla birlikte çevrimiçi öğrenme programları geliştirilmiştir. Alan yazın incelendiğinde çeşitli yaş gruplarındaki öğrenciler için öz düzenleyici öğrenme ile akademik başarı arasında önemli bir ilişki olduğu görülmektedir. [59]. [60] yaptığı araştırmada yüksek düzeyde öz-düzenleyici öğrenme becerisine sahip öğrencilerin düşük seviyede öz-düzenleyici öğrenme becerisine sahip öğrencilere göre akademik olarak daha başarılı oldukları sonucuna ulaşmıştır. Bu nedenle öğretim tasarımcıları ve öğretmenlerin en önemli görevi, öğrenenleri etkin bir şekilde yürütülen öğrenme eylemlerinde cesaretlendirecek ve onlara rehberlik edecek etkili stratejiler geliştirmek olmalıdır [4]. [7] özellikle öğrenenlerin, internet tabanlı öğrenme sistemleriyle tek başlarına karşı karşıya kalmaları nedeniyle; bireysel öğrenenlerin öz düzenleyici öğrenme becerisi internet tabanlı 16

31 öğrenme ortamlarında, öğrenme performansını etkileyen önemli bir faktör olduğunu belirmiştir. Yüksek öz düzenleme becerisine sahip olan öğrencilerin hedeflerine ulaşmak için, bilişlerini, motivasyonlarını ve davranışlarını aktif bir şekilde planlayarak, izleyerek ve düzenleyerek gerekli düşünce, duygu ve eylemleri yaratan aktif katılımcılar oldukları dikkate alındığında, öz düzenleyici öğrenenlerin çevrimiçi öğrenme ortamlarında başarı sağlayacakları düşünülebilir Bu nedenle, biliş, motivasyon ve davranış öğelerini birleştiren yapı olarak öz düzenleyici öğrenme, çoğu bilim insanı tarafından, çevrimiçi durumlarda öğrencilerin başarısını anlamak için elverişli kuramsal bir çatı olarak kabul edilmektedir [61]. [3] yüksek motivasyon ve öz düzenleme becerilerine sahip olmanın, çevrimiçi öğrenme ortamında başarı kazanmaya yardımcı olacağını vurgulamışlardır. Buradan çevrimiçi öğrenme ortamında başarı sağlamanın öğrencilerin kendi öğrenme çabalarını başarılı bir şekilde yönetme yeteneklerine bağlı olduğu söylenebilir. 2.3 Çevrimiçi Öğrenmeye Yönelik Hazır BulunuĢluk Hazır BulunuĢluk Eğitim paradigmasının öğretmen merkezliden öğrenen merkezliye doğru değişiminden buyana [62], birçok eğitim kurumu çevrimiçi öğrenme sistemlerinin tasarlanması ve geliştirilmesi konusunda büyük çaba sarf etmektedirler [63]. Son yıllarda çevrimiçi kurs ve program sayısında hızlı bir artış olmaktadır ama birçok üniversite başarılı stratejiler elde etme, etkililik, çevrimiçi eğitimin kabulü konusunda çeşitli zorluklarla karşılaşmaktadırlar [64]. [65] e göre çevrimiçi öğrenenlerin sayısı beklendiği kadar artmamakta ve üniversiteler gösterdikleri büyük çabalarının yararlarını elde etmede başarısız olmaktadırlar. Çevrimiçi öğrenmenin etkililiğini etkileyen faktörlerin belirlenmesi çevrimiçi eğitimin yararlarını elde etmede anahtar faktördür [66]. [67] e göre hazır bulunuşluk faktörünün başarılı bir çevrimiçi öğrenmenin en önemli faktörlerinden biri olduğunu ifade etmişlerdir. Çevrimiçi öğrenme faaliyetlerinin başarıya ulaşmasında etkili görülen değişkenlerden biri olan öğrencilerin çevrimiçi öğrenmeye yönelik hazır bulunuşluk düzeyleridir [27]. Çevrimiçi öğrenme uygulamalarındaki başarı için öğrenenlerin, öğreticilerin ve organizasyonların çevrimiçi öğrenmeye yönelik hazır bulunuşlukları düşünüldüğünde öğrencilerin hazır bulunuşluk düzeyleri en önemli faktör olarak görülmektedir [68]. 17

32 Hazır bulunuşluk; e-öğrenme, çevrimiçi öğrenme ve uzaktan eğitim konuları ile ilgili yapılan araştırmalarda sıkça vurgulanan bir kavram olarak karşımıza çıkmaktadır [9]. [69] a göre hazır bulunuşluk, insanın belli bir gelişim görevini olgunlaşma ve öğrenme yoluyla yapabilecek düzeye gelmesidir. Öğrenme sürecinde en önemli yeri teşkil eden hazır bulunuşluk, öğrencinin yeni bir konuyu öğrenmesi için gerekli olan tüm yetenek ve ön bilgilere sahip olması koşulunu ifade eder [70] Hazır BulunuĢluk Alt Yapıları Öğrenme ortamının hazır bulunuşluk bakımından üç temel bileşini yer almaktadır. Öğrencilerin öğrenme işine başlamadan önce sosyal açıdan kendilerini hazırlamaları, bilgi donanımı açısından sağlam bir alt yapıya sahip olmaları ve eğitsel açıdan uygulamalara katılmaları gerekmektedir. Hazır bulunuşluk için bu üç bileşen kısaca şöyle açıklanabilir Sosyal Hazır BulunuĢluk Eğitimsel değişimin temel bileşenlerinden, sosyal hazır bulunuşluk, eğitim ortamlarında bireyler arasında en az iki yönlü etkileşim süreçlerinin oluşturularak toplumun bir bilgi toplumu haline gelmesini ifade eder [70] BiliĢsel Hazır BulunuĢluk Bilişsel hazır bulunuşluk ise bireyin eleştirel düşünce becerilerini geliştirilmesine olanak verecek ortamların oluşturulmasını zorunlu kılmakla birlikte bireyin edindiği ya da ulaştığı bilgilerin geçerlik ve güvenirliğine karar verebilmesi için soru sorması, sorgulaması, analiz ve sentez etmesi, tartışması ve değerlendirmesi gerekmektedir [70] Eğitsel Hazır BulunuĢluk Eğitsel hazır bulunuşluk ise bilgiyi tek bir kaynaktan öğrenme yerine çoklu ortamlardan bilgiye ulaşma ve ulaşılan bu bilgiyi değerlendirme, zaman ve mekân sınırı tanımadan, diğerleri ile paylaşabilmeyi ve tartışabilmeyi gerektirmektedir [70] Çevrimiçi Hazır BulunuĢluk Çevrimiçi öğrenmeye hazır bulunuşluk, [10] tarafından zamanı yönetme ve çevrimiçi öğrenme sürecini kendi kendine yönetmeye uyum sağlama yeteneği üzerine odaklanan, içsel motivasyona sahip olmayı benimseme ve kendi öğrenme stillerini ve deneyimlerini anlamayı içeren bir kavram olarak tanımlanmıştır. [71], çevrimiçi öğrenmeye hazır bulunuşluk için 18

33 teknoloji erişimi, teknoloji becerileri, çevrimiçi ilişkiler, motivasyon, çevrimiçi kaynaklar, çevrimiçi görsel-işitsel kullanımı, internet sohbet kullanımı, tartışma panosu kullanımı, çevrimiçi grup çalışmaları, sosyal ve teknolojik destek yapılarının algılanan önemi olmak üzere on özellik sıralamışlardır. [72] öğrencilerin çevrimiçi öğrenme hazır bulunuşluğun, yüz-yüze öğrenmeye karşılık olarak çevrimiçi öğrenme tercihleri, teknolojik araçların kullanımına yönelik güven ve yetenek ve kendi kendine öğrenebilme becerisi olmak üzere üç önemli yönü olduğunu belirtmiştir. [14], çevrimiçi öğrenme hazır bulunuşluğunun bireyin bilgisayar kullanımındaki teknik deneyim ve yetkinliğine bakılarak değerlendirilebileceğini vurgulamışlardır. Öğrenciler için sürecin verimliliği ve etkinliği bağlamında teknolojiye erişim, motivasyon ve teknik kabiliyetler açısından bir hazır bulunuşluğa sahip olmaları önemlidir. Web tabanlı sistemlerde, öğrencilerin beklentileri, ilgileri ve gerekli yetkinlikleri geleneksel eğitime göre farklılık gösterebilmektedir [73]. Bu nedenle hazır bulunuşluk, uzaktan eğitimde, web tabanlı öğrenmede, harmanlanmış öğrenmede ve çevrimiçi eğitimde dikkate alınması gereken bir faktördür [74]. [75], hazır bulunuşluk arttığında öğrenme deneyimlerinden memnuniyetin de arttığını vurgulamıştır. [76] ise hazır bulunuşluğun kendine güven ve memnuniyet için önemli bir ön koşul olduğunu, ayrıca öz-yönelim (self-direction) ve yaş ile ilişkili olduğunu bulmuştur. [77] uzaktan eğitim paydaşlarının, personelinin ve öğrencilerin çevrimiçi öğrenmeye hazır bulunuşlukları ile ilgili yapmış olduğu çalışmasında hazır bulunuşluğun öğrencilerin başarısını arttırmak, çevrimiçi sınıflardaki kaybı azaltmak, öğrenci ve personelin memnuniyetini arttırmak, uzaktan eğitim bütçesindeki yatırımı en üst düzeye çıkartmak ve yaşam boyu öğrenme potansiyelini genişletmek açısından önemli olduğunu belirtmiştir. [78] araştırmalarında cinsiyetin, finansal yardım almanın, etnik kökenin ve sınıfın öğrencilerin çevrimiçi öğrenmeye hazır bulunuşluğunu etkilediği, öğrenme stilinin ise etkilemediğini vurgulamışlardır. 19

34 2.4 Web Tabanlı Öğretime Yönelik Tutum Web Tabanlı Öğretim Nedir? 1990 lı yılların başından itibaren sosyal, ekonomik, politik ve kültürel sahada insan yaşamının vazgeçilmez parçası haline gelen web teknolojileri, eğitim alanında da etkin olarak kullanılmaya başlanmıştır [20]. Web tabanlı eğitim sistemleri; gelişen web teknolojileri ve bilgisayar konferans sistemleri sayesinde zaman, mekân ve uzaklıktan bağımsız bir şekilde öğrencilerin birlikte çalışmalarına olanak veren oluşumlardır [79]. [80] ise web tabanlı öğretimi herhangi bir amaç için, önceden planlanmış öğretme öğrenme etkinliklerinin düzenlenmesinde, Web teknolojilerinden yararlanılarak bireylerin eğitiminin gerçekleştirilmesi olarak tanımlamışlardır. Web tabanlı öğretim ile ses, video, görüntü, grafik, yazılı metin, animasyon ve benzerleri bir konuyu açıklamak için bir arada kullanılabilmektedir [81]. Bu durum öğrencilerin bilgiyi görsel ve işitsel yollarla öğrenmelerini sağladığı gibi, onların aktif bir şekilde bilgiye erişmelerini sağlayarak, deneme yanılma, hata yapma düzeltme serbestisi içinde öğrenmelerine olanak tanımaktadır. Öğrencilere karmaşık kavramların doğal uygulamalarının benzetimleri sunulmakta, öğrencilerin kendi yetenekleri ve birikimleriyle öğrenmeleri sağlanmaktadır [82] Web Tabanlı Öğretimin Yararları ve Sakıncaları Alanyazın incelendiğinde web tabanlı öğretimin yararları farklı araştırmacılar tarafından aşağıdaki gibi sıralanmıştır [83]. WTÖ sayesinde, farklı toplum ve gruplar arasında bir denge sağlanarak, fırsat eģitsizliği en aza indirgenmektedir. Basım ve kırtasiye giderleri gibi birçok giderler en az seviyede tutulmakta ve öğretim maliyeti düģmektedir. Metin tipinde bir sunumdan öte, ses, renk, grafik, animasyon gibi unsurlarla beraber Web daha etkili olmaktadır. Eğitim, zamandan ve mekândan bağımsız bir Ģekilde yürütüldüğünden, sınırsız ve süresiz bir eğitim imkânı ortaya çıkmaktadır. Öğrencilerin, kendi kendilerine bireysel öğrenme yetenekleri geliģmektedir. Bilgilerin kolaylıkla değiģtirilebilmesinden dolayı sürekli güncel bilgiler sunulmaktadır. Bilgiye, kaynağından ulaģma imkânı sunulmaktadır. 20

35 Eğitim, bilgi teknolojilerine dayalı olarak sürdürülmektedir. Gruplar arasında (öğrenci-öğretmen ve öğrenci-öğrenci) çok yönlü bir haberleģme sağlanmaktadır. Geleneksel sınıf ortamında soru sormaktan çekinen veya grup çalıģmalarına katılamayan öğrenciler, elektronik ortamda özgüven kazanmaktadır. Sunum, ortamdan, öğrenciden, eğitmenden ve diğer çevre koģullarından bağımsız olduğundan dolayı, öğretimsel tutarlık göstermektedir. Bireysel katılım ve karģılıklı etkileģim gerçekleģtiğinden, ilginin artması sağlanmaktadır. ĠletiĢim ve ulaģtırma gibi alanlarda görülen altyapısal farklılıkların yanında, kültürel ve toplumsal seviye farklılıkların etkili olmamasından dolayı eğitimi demokratikleģmektedir. Seyahat, barınma masrafları ve kiģilerin seyahat süresince oluģan üretim kaybının ortadan kalkması ve bu nedenle de birey açısından öğrenim maliyetinin düģmesi sağlanmaktadır. Sanal etkileģim ortamları, mekân olarak ayrı yerlerde bulunan, farklı özelliklere ve imkânlara sahip öğrencilerin grup çalıģmasını sağlayarak, grup üyelerinin değiģik bakıģ açılarının sanal ortamda paylaģımı, Internet hizmetleri aracılığıyla grup tartıģmasının etkili bir biçimde sağlanması ve kaynakların sanal ortamda paylaģımı sağlanmaktadır. Öğrencilerin, Internet, bilgisayar ve bilgisayar teknolojilerini kullanım becerilerini arttırarak, insan hayatını birebir etkileyen bu öğelerin kullanımına yönelik hazırlık sağlaması gibi sıralanabilir. Web tabanlı öğretimin çok önemli yararlarına rağmen çeşitli sakıncaları da bulunmaktadır [83]. Sürekli olan teknolojik geliģmelerden dolayı sistemin son geliģmeler seviyesinde güncellenmesi zor olmaktadır. Öğrencilerin WTÖ ortamında baģarılı olabilmeleri için bilgisayar ve Internet kullanımı yeterliliğine sahip olmaları gerekmektedir. Beceri ve tutuma yönelik davranıģların gerçekleģmesinde etkili olamamaktadır. Kendi kendine çalıģma alıģkanlığı olmayan ve bu yeteneğini geliģtirememiģ öğrenciler için sınırlılık oluģmaktadır. Eğiticinin, ya teknik destek elemanına ihtiyacı olacak ya da iyi bir teknik bilgiye sahip olması gerekecektir. 21

36 Öğrencilerin (özellikle de küçük yaģtaki öğrencilerin), canlı ile cansız arasındaki farkı ayırt etmelerini zorlaģtırması, duygusal alanda körleģmelerine neden olması ve onları yalnızlığa itmesine neden olmaktadır. Gerekli teknik altyapının maliyet açısından pahalı olması, öğrencilerin, okul ve sınıf atmosferinden yararlanamamaları, öğrencilerin esastan çok teknoloji üzerinde yoğunlaģması, iletiģim olanaklarının herhangi bir sebeple değiģmesi veya Internet olanaklarının iyileģtirilememesi nedeniyle iletiģimde etkinsizlik gibi olumsuzluklar da web tabanlı öğretimin olumsuz yönleri olarak sayılabilir Web Tabanlı Öğretime Yönelik Tutum Tutum, [84] tarafından Oldukça organize olmuş uzun süreli duygu, inanç ve davranış eğilimidir. şeklinde tanımlamaktadır. Bir başka tanımda ise tutumun, bireylerin bir duruma karsı cevapları üzerine etki eden ve deneyimlerden organize edilmiş mental ve nöral bir hazırlık durumu olduğu ifade edilmektedir [85]. Web tabanlı eğitim sistemlerinin önemli unsurlardan biri öğrencilerdir. Bu sistemde öğrencilerin ilgileri, beklentileri ve ihtiyaçları geleneksel eğitim yaklaşımına göre büyük farklılıklar göstermektedir [73]. Web-tabanlı eğitim ortamlarında öğrenen açısından baktığımız zaman tutum kavramı dikkat edilmesi gereken kavramlardandır. Web tabanlı eğitim ortamların başarısı, öğrencilerin web tabanlı öğretime yönelik tutumlarına bağlıdır [16]. Bu durum ise büyük oranda öğrenme sürecini etkilemektedir [86]. Öğrencilerin web tabanlı eğitime yönelik tutumlarının olumlu ya da olumsuz oluşu da öğrenmeyi büyük ölçüde etkilemektedir [87, 86]. Dolayısı ile web tabanlı öğretim hizmeti sunan kurumların öğrencilerin tutumlarını göz önünde bulundurmaları gerekmektedir Web tabanlı eğitimde başarının sağlanmasında öğrencilerin ve öğretmenlerin bu eğitime yönelik tutumları etkili olmaktadır [16]. Bir insanın bir uyarana karşı tutumunun ne olduğunu bilmek, o bireyin uyarana karşı davranışının ne olduğunu tahmin etmeye yarayacaktır [18]. Dolayısı ile öğrencilerin e-öğrenmeye yönelik olumlu tutumlarının derecesi, öğrencilerin e- öğrenmeyi kullanmaya yönelik eğilimlerini o derecede etkileyecektir [19]. Alan yazında tutum; duyuşsal, bilişsel ve davranışsal olarak tanımlanmaktadır. Duyuşsal boyut hoşlanma veya hoşlanmama ile ilgilidir. Bilişsel boyut inançlarla ilgilidir. Davranışsal boyut ise bireylerin gerçekten neye niyetli oldukları ile ilgilidir [88]. 22

37 Son yıllarda, e-öğrenme yoluyla diploma veya sertifika vermek, yükseköğretim kurumlarının son derece ilgisini çekmektedir. Ancak bu noktada bir e-öğrenme sistemi kurduktan sonra, mevcut programlara öğrenci çekmek yöneticiler için zor olan kısmı oluģturmaktadır [30]. Öğrencilerin e öğrenmeye yönelik genel tutumları onların var olan programlara kayıt olmalarında son derece etkilidir [19]. Uzaktan eğitim programları açtıktan sonra programın değerlendirilmesi gerek emek gerekse maddi acıdan oldukça maliyetlidir. Bu sebeple, yeni bir program açılmadan önce öğrencilerin e öğrenmeye yönelik tutumlarının incelenmesi oldukça önemli bir konu olarak karģımıza çıkmaktadır [32]. Son yıllarda, web tabanlı öğrenme eğitimde giderek yaygın bir uygulama haline gelmiştir. Web tabanlı öğrenme hem asenkron hem de eşzamanlı iletişim özelliklerini içerdiğinden, eğer doğru kullanılırsa öğrencilerin öğrenme sürecinde daha fazla yer almaları sağlanabilir [89]. Bazı araştırmacılar, son yıllarda yaptıkları çalışmalarda bilgi ve internet teknolojilerinin pedagojik olarak kullanılabilirliği, üniversite öğrencilerin tutumları ve araştırma yapmak için internet kullanımı, öğretmenleri ile aracılığıyla iletişim kurmaları gibi bilgisayar kullanımı konularına yoğunlaşmışlardır [90]. Araştırmacılar, bilgisayar bakımından zenginleştirilmiş ortamların öğrencilerin bilgisayara yönelik tutumları, onların eğitim ve öğretimdeki rolleri ve iletişim kurmadaki becerileri ile arasında pozitif korelasyon bulunduğu ifade etmişlerdir. Ayrıca öğrenme aracı olarak internet kullanımına yönelik yüksek pozitif tutuma sahip öğrencilerin, öğrenme için internet kullanımı konusunda istekli oldukları ve web tabanlı öğrenme ortamlarına daha kolay adapte olabildikleri ileri sürülmüştür [91]. [27], Malezya da uzaktan öğrenim gören öğrencilerin öz-düzenleyici öğrenmeleri üzerine yaptığı çalışmada, öğrencilerin e-öğrenmeye pozitif tutumlarının onların eğitimlerini tamamlamada çok önemli olduğunu vurgulamıştır. Bireysel tutumlar, bilişim teknolojilerinin kişisel kullanımını etkileyen en önemli faktörlerden birisidir. Bir başka deyişle; kullanıcıların e-öğrenmeye yönelik tutumlarının anlaşılması, öğretme ve öğrenme için uygun e-öğrenme ortamlarının oluşturulmasını kolaylaştırmaktadır [19]. Öğrencilerin web tabanlı öğretime ilişkin tutumlarının bilinmesi, web tabanlı öğrenme ortamlarının etkili bir şekilde düzenlenmesi ve kullanılmasında öğrencilere yardımcı olmaktadır [16]. Bu nedenle yükseköğretim kurumlarında gerçekleştirilen web tabanlı eğitimlerde etkili sonuçların alınabilmesi için öğrencilerin ilgi, beklenti ve tutum gibi duyuşsal özelliklerinin bilinmesi büyük önem taşımaktadır [20]. 23

38 Alanyazın incelendiğinde öğrencilerin web tabanlı öğretime yönelik tutumları öğrenmeyi anlamlı olarak etkilediği görülmektedir [86, 87]. Bu sebepledir ki kurumlar web tabanlı öğretim ortamları sunarken öğrencilerin tutumlarını dikkate almak durumundadırlar. Bunun yanında birçok araştırmacı öğrencilerin web tabanlı öğretime yönelik tutumlarını inceleyen daha fazla araştırmaya ihtiyaç duyulduğunu belirtmişlerdir [92]. Çevrimiçi eğitimde başarı incelenirken öğrencilerin web tabanlı öğretime yönelik tutumları dikkate alınmalıdır. [93] uzaktan eğitime yönelik tutumu kişinin öğretim materyalleri, ödevler, danışmanlık hizmetleri destek hizmetleri gibi uzaktan eğitim ortamının çeşitli değişkenlerine yönelik olumlu veya olumsuz tepkisi olarak ifade etmiştir. Çoğunlukla tutum ve başarı arasında pozitif veya negatif olarak anlamlı bir ilişkiden bahsedilebilir ki buda, tutumun çevrimiçi öğrenmede öğrenci başarışı ilgili faktörlerinden en önemlilerinden biri olduğunu gösterir [87]. 2.5 Ġlgili AraĢtırmalar Çevrimiçi Öz-Düzenleyici Öğrenme [94] yaptığı çalışmada, öz-düzenleyici öğrenmenin kişisel veya bağlamsal karakteristikler ile akademik performans arasında bir arabulucu olduğunu işaret etmektedir. Araştırma sonuçları göstermektedir ki; öz düzenleyici öğrenme ile akademik başarı arasında istatiksel olarak anlamlı bir ilişki bulunmaktadır [3]. Aynı zamanda bu araştırmalar incelendiğinde özdüzenleyici öğrenme ile kişisel karakteristikler arasındaki ilişkinin tutarlı olmadığı sonucuna ulaşılmaktadır. Bazı araştırma sonuçları kişisel karakteristikler ile çevrimiçi öz-düzenleyici öğrenme arasında istatiksel olarak anlamlı bir ilişkinin olmadığını gösterirken [95], diğer araştırmalar da bu ilişkinin anlamlı olduğuna işaret etmektedirler [96]. [61], çevrimiçi öğrenme ortamlarında öğrenim gören öğrencilerin akademik başarıları ile kişisel faktörleri arasındaki ilişkiyi incelediği bir araştırma gerçekleştirmiştir. Araştırma 481 üniversite öğrencisi ile yapılmış ve öz-yeterlilik, görev algılama, öz-düzenleyici öğrenme stratejileri, doyum ve motivasyonlarını ölçmek için ölçekler uygulamıştır. Regresyon analiz sonuçları, görev algılama öz-düzenleyici öğrenme stratejilerinin ve motivasyonun en güçlü pozitif yordayıcısı olduğunu göstermektedir. Ayrıca araştırma, öz-yeterliliğin de doyumun orta seviyede güçlü pozitif yordayıcısı olduğunu göstermektedir. [97], 850 üniversite öğrencisi ile yaptığı çalışmada çevrimiçi teknoloji öz-yeterliliği, özdüzenleyici öğrenme, akademik başarı ve doyum arasındaki ilişkiyi incelemiştir. Araştırma 24

39 sonuçlarına göre çevrimiçi teknoloji öz-yeterliliği ile akademik başarı arasında anlamlı bir ilişki olmadığı, öz-düzenleyici öğrenme ile akademik başarı arasında pozitif yönlü bir ilişki olduğu ve öğrencilerin öğrenme stratejileri ile doyum arasında da istatistiksel olarak pozitif bir anlamlılık olduğu görülmektedir. Benzer şekilde [98] Avusturya daki 29 üniversitede 2198 öğrencinin katılımı ile gerçekleştirdiği çalışmasında öğrenme başarısı ve kurs memnuniyeti arasındaki faktörleri araştırmış ve öz-düzenlemenin, öğrenme başarısını pozitif yordayıcısı olduğu sonucuna ulaşmıştır. [95] ise yaptıkları çalışmada çevrimiçi öğrenme ortamlarında öz-düzenleyici öğrenmenin cinsiyete göre farklılaşıp farklılaşmadığını araştırmışlardır. Araştırmaya katılan 145 katılımcıya, onların öz-düzenleyici öğrenme bileşenlerini, motivasyon seviyelerini ve akademik başarılarını ölçen ölçme araçları uygulanmıştır. Regresyon analizi sonuçlarına göre, öğrenme ve başarı için öz-yeterlilik, görev algılama erkek öğrenciler için istatiksel olarak anlamlı bir yordayıcısı iken, test kaygısının da kız öğrenciler için istatiksel olarak anlamlı bir yordayıcı olduğu görülmektedir. Bununla birlikte öğrencilerin öz-düzenleyici öğrenme seviyelerin cinsiyete göre farklılaşmadığı sonucuna ulaşılmıştır. [99], altı mezun öğrenci ile yaptıkları çalışmada onların çevrimiçi eğitim alırken herhangi bir öz-düzenleyici öğrenme stratejisini kabul edip etmediklerinin araştırmışlardır. Araştırmacılar görüşme tutanaklarını, eğitim dokümanlarını ve öğrenci web sitelerini analiz etmişlerdir. Araştırmacılar, Zimmerman nın öz-düzenleyici öğrenmenin 3 evreli döngüsel modelini uygulayarak öğrencileri çevrimiçi eğitimleri boyunca çok fazla öz-düzenleyici öğrenme stratejisi kullandıklarını bulmuşlardır. Ayrıca öğrencilerin geleneksel sınıflarda kullanılan özdüzenleyici öğrenme stratejilerini web tabanlı öğretimde kullanılabilen metotlara uyarladıkları görülmektedir. [100], bilgisayar tabanlı öğrenme ortamlarında öz-düzenleyici öğrenme ve akademik öğrenme arasındaki ilişkilerin araştırıldığı otuz üç makaleyi inceledikleri çalışmada; öğrencilerin çevrimiçi eğitim alırken öz-düzenleyici öğrenme stratejilerine adapte oldukları sonucuna ulaşmışlardır. Bununla birlikte bu araştırma, daha fazla öz-düzenleyici öğrenme stratejisi kullanan öğrencilerin diğer öğrencilere göre daha başarılı oldukları ve daha fazla öğrenme kazancı elde ettiklerini göstermiştir. 25

40 [101], 169 üniversite öğrencisi ile yaptığı çalışmada, öğrencilerin çevrimiçi öz-düzenleyici öğrenme becerileri ile öğrencilerin web tabanlı eğitime, bilgisayara ve internete yönelik tutumları arasındaki ilişkiyi incelemiştir. Araştırma sonuçları üniversite öğrencilerin çevrimiçi öz düzenleyici öğrenme becerilerinin yüksek olduğunu göstermiştir. Bununla birlikle üniversite öğrencilerinin çevrimiçi öz-düzenleyici öğrenme becerileri ile web tabanlı öğretime yönelik tutumları arasında bir ilişki bulunamamıştır. Bunun yanında Web Tabanlı Öğretim Etkililik alt boyutu ile Yardım Arama alt boyutu arasında pozitif düzeyde anlamlı bir ilişki olduğu görülmüştür. Ayrıca çevrimiçi öz-düzenleyici öğrenme becerilerinin tüm faktörleri ve toplam puanla ile Web tabanlı Eğitime Direnme alt boyutu arasında pozitif düzeyde anlamlı bir ilişki olduğu görülmüştür Çevrimiçi Öğrenme Hazır BulunuĢluğu [27] yaptıkları bir çalışmada öğrencilerin çevrimiçi öğrenmeye hazır olup olmama durumunu ve çevrimiçi öğrenmeye yönelik tutumunu araştırmışlardır. 139 lisans öğrencisi ile yütütülen çalışmanın sonucunda katılımcıların sadece % 23 ü yüksek düzeyde çevrimiçi öğrenmeye hazır bulunuşluk gösterirken, % 74 ü orta düzeyde hazır bulunuşluk ve son olarak %2,2 si düşük düzeyde hazır bulunuşluk göstermiştir. Bununla birlikte araştırma sonucu yaş ve seçilen bilgisayar uygulaması kullanma sıklığı ile çevrimiçi öğrenemeye hazır bulunuşluk arasında düşük düzeyde pozitif anlamlı bir ilişki olduğunu göstermiştir. Bir başka bulgu olarak çalışan öğrencilerin çevrimiçi öğrenmeye daha hazır oldukları bulunmuştur. [102] ise, yaş ve cinsiyete bağlı olarak öğrenmeye hazır bulunuşluğu ele almış ve sonuçta hazır bulunuşluk düzeyinin yaşa göre farklılıklar gösterdiğini; ancak cinsiyete göre bir farklılık göstermediğini ortaya koymuşlardır [77] uzaktan eğitim paydaşlarının, personelinin ve öğrencilerin çevrimiçi öğrenmeye hazır bulunuşlukları ile ilgili yapmış olduğu çalışmasında hazır bulunuşluğun öğrencilerin başarısını arttırmak, çevrimiçi sınıflardaki kaybı azaltmak, öğrenci ve personelin memnuniyetini arttırmak, uzaktan eğitim bütçesindeki yatırımı en üst düzeye çıkartmak ve yaşam boyu öğrenme potansiyelini genişletmek açısından önemli olduğunu belirtmiştir. [103] eğitim fakültelerinde ortak ders olarak okutulan yabancı dil derslerinde öğrencilerin bilişsel hazır bulunuşluk düzeylerinin akademik başarılarına etkisini araştırmışlar ve araştırma sonucunda öğrencilerin hazır bulunuşluk düzeylerinin ve akademik başarılarının kız 26

41 öğrenciler lehine anlamlı olduğu ve hazır bulunuşluk düzeyleri yüksek olan öğrencilerin akademik başarılarının da yüksek olduğu sonucuna ulaşmışlardır. [78] araştırmalarında cinsiyetin, finansal yardım almanın, etnik kökenin ve sınıfın öğrencilerin çevrimiçi öğrenmeye hazır bulunuşluğunu etkilediği, öğrenme stilinin ise etkilemediği sonucuna ulaşmışlardır. [104] yaptıkları çalışmada lise öğrencilerinin hazır bulunuşluk düzeylerini ve İngilizce dersine yönelik tutumlarını belirleyerek öğrencilerin hazır bulunuşluk düzeyleri ile tutumları arasında anlamlı bir ilişki olup olmadığını ve cinsiyet ve sınıf seviyesi değişkenlerine göre bu ilişkinin değişip değişmediğini belirlemeye çalışmışlardır. Elde edilen bulgular öğrencilerin İngilizce dersine yönelik tutumlarının ve hazır bulunuşluklarının pozitif olduğunu göstermektedir. Araştırma sonuçları incelendiğinde, Cinsiyet değişkenine göre hem kız hem de erkek öğrencilerin hazır bulunuşlukları ile tutumları arasında pozitif yönde anlamlı bir ilişki olduğu görülmektedir. Sınıf seviyesi değişkenine göre lise 9.sınıf ve lise 10. Sınıf öğrencilerinin hazır bulunuşlukları ile tutumları arasında pozitif yönde anlamlı bir ilişki olduğu tespit edilmiştir [105] yaptıkları araştırmada özel bir üniversite öğrenim gören öğretmen adaylarının e- öğrenmeye yönelik hazır bulunuşlululuk düzeylerinin belirlenmesi amaçlanmıştır. 91 öğrenci ile yürütülen bu çalışmada öğretmen adaylarının e-öğrenmenin yeterlilikleri kapsamında kendilerini yeterli gördükleri ve hazır bulunuşlululuk düzeylerinde cinsiyet açısından öğretmen adayları arasında anlamlı bir farklılık olmadığı sonucuna varılmıştır. [106] yaptıkları çalışmada üniversite öğrencilerinin harmanlanmış öğrenmeye karşı tutumları ve hazır bulunuşlukları arasındaki ilişkiyi incelemişlerdir. 201 üniversite lisans öğrencisi ile yürütülen çalışmanın sonucunda harmanlanmış öğrenme hazır bulunuşluk düzeyleri yüksek olan öğrencilerin tutum puanlarının da yüksek olduğu görülmüştür Web Tabanlı Öğretime Yönelik Tutum [87] yaptıkları çalıģmada bayan öğrencilerin web tabanlı öğretime yönelik tutumlarının erkek öğrencilere göre daha yüksek olduğu sonucuna ulaģmıģtır. Bunun yanında araģtırmada, genç öğrencilerin (20 yaģından küçük) web tabanlı öğrenmeye yönelik tutumlarının yaģı büyük öğrencilere ( 23 yaģından büyük) göre daha yüksek düzeyde olumlu tutuma sahip olduklarını görülmüģtür. 27

42 [107] öğretmen adaylarının e-öğrenmeye yönelik görüģlerinin belirlenmesini amaçlayan 47 eğitim fakültesi ile yürüttüğü çalıģmasında, öğretmen adaylarının büyük çoğunlukla e- öğrenme uygulamalarından daha fazla yararlanmak istedikleri ve öğretmen adaylarının e- öğrenmeye yönelik tutumlarının oldukça yüksek düzeyde olduğu sonucuna ulaģmıģtır. AraĢtırmanın bir diğer sonucu ise, kız öğrencilerin e-öğrenmeyi benimseme, uygulamalara katılma ve e-öğrenmeden faydalanma konusunda erkek öğrencilere göre daha olumlu tutuma sahip olduklarını göstermiģtir. [108] Gazi üniversitesinde öğrenim görmekte olan 432 uzaktan eğitim öğrenci ile yaptıkları çalıģmada öğrencilerin web tabanlı öğrenmeye yönelik tutumlarını incelemiģlerdir. AraĢtırma sonuçları uzaktan eğitim öğrencilerinin web tabanlı öğretime yönelik direnç seviyelerinin öğrencilerinin cinsiyetlerine ve yaģlarına göre anlamlı olarak farklılık göstermediği sonucuna ulaģmıģlardır. Bununla birlikle araģtırma da uzaktan eğitim öğrencilerinin web tabanlı öğretime yönelik direnç seviyelerinin sınıf düzeyi ve öğrenim görülen program değiģkenlerine göre anlamlı olarak farklılık gösterdiği sonucuna ulaģılmıģtır. [109] 114 eğitim fakültesi öğrencisi ile yaptıkları çalıģmada öğrencilerin öz-düzenleyici öğrenme becerileri ve uzaktan eğitime yönelik tutumlarının akademik baģarı üzerindeki etkisini araģtırmıģlardır. AraĢtırma sonucu, eğitim fakültesi öğrencilerin öğrencilerinin uzaktan eğitime yönelik tutumları ile öz-düzenleyici öğrenme becerileri arasında düģük korelasyon ve pozitif anlamlılığa sahip olduğunu göstermektedir. [110] yaptıkları çalıģmada 7 ve 8. sınıf fen bilgisi öğretim programında yer alan kimya konuları kullanılarak Web Tabanlı Öğrenmenin öğrencilerin Fen Bilgisi dersine ve internet kullanımına yönelik tutumlarına etkisi araģtırılmıģtır. Bu amaçla haftalık 3 saat olan fen bilgisi dersinin 2 saati yüz yüze sınıfta 1 saati ise bilgisayar laboratuvarında bu çalıģma için hazırlanan Web sayfası kullanılarak iģlenmiģtir. ÇalıĢma sonunda elde edilen veriler Web tabanlı öğrenme modeli ile eğitim alan deney grubundaki öğrencilerin fen bilgisi dersine ve internet kullanımına yönelik tutumlarında daha olumlu tutum sergiledikleri belirlenmiģtir. [17] Ġnternet destekli eğitimin e-öğrenme tutumlarına etkisi konulu yaptıkları çalıģmada Moodle öğrenme yönetim sistemi ile yürütülen internet destekli öğretimin, öğrencilerin web destekli öğretim tutumlarına etkisini incelemiģlerdir. Bu amaçla Trakya Üniversitesi Eğitim Fakültesi Sınıf Öğretmenliği Bölümü nün 200 birinci sınıf öğrencisi ile bahar döneminde okutulan Bilgisayar II dersi, sınıf ortamında programda belirtildiği Ģekilde yürütülürken, bir 28

43 taraftan da Moodle platformu aracılığı ile öğrencilere ders dıģı eğitim desteği verilmiģtir. Öğrencilerin eğitim öncesi ve sonrasındaki web tabanlı öğretim yönelik tutumları incelenmiģ ve testlerden elde edilen sonuçlara göre; deney ve kontrol gurubunda yer alan öğretmen adaylarının web tabanlı öğretime yönelik ön-test tutum puanları arasında anlamlı bir fark bulunamamıģtır. Deneysel uygulama sonunda, deney ve kontrol grubunda bulunan öğretmen adaylarının web tabanlı öğretime yönelik son-test tutum puanları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir fark bulunmuģtur. Kontrol grubunda yer alan öğretmen adaylarının ön-test ve sontest tutum puanları arasında anlamlı bir fark bulunamamıģtır. Deney gurubunda yer alan öğretmen adaylarının web tabanlı öğretime yönelik tutum ön-test ve son-test puanları arasında anlamlı bir fark bulunmuģtur. Tüm bu bulgular ıģığında, geliģtirilen web destekli öğrenme ortamının öğretmen adaylarının web tabanlı öğretime yönelik tutumlarını olumlu yönde değiģtirdiği görülmektedir. [106] yaptıkları çalıģmada Malezya da faaliyet gösteren özel bir üniversitede öğrenim görmekte olan 201 öğrenci ile yürüttükleri çalıģmada üniversite öğrencilerinin harmanlanmıģ öğrenmeye karģı hazır bulunuģlukları ve tutumları incelenmiģtir. AraĢtırma sonucu üniversite öğrencilerinin harmanlanmıģ öğrenmeye karģı pozitif tutumlarının olduğunu ortaya koymuģtur. AraĢtırmada ulaģılan bir diğer sonuç ise harmanlanmıģ öğrenmeye karģı tutumları daha yüksek olan öğrencilerin aynı zamanda harmanlanmıģ öğrenme hazır bulunuģluk düzeylerinin de yüksek seviyede olduğudur. [111] yaptıkları çalıģmada Kenya da ortaokul düzeyinde müdür, öğretmen ve öğrencilerin e- öğrenmeye karģı tutumlarının çevrimiçi öğrenme hazır bulunuģluğuna etkisini incelemiģlerdir. AraĢtırmanın çalıģma grubu 66 okul müdürü, 66 öğretmen ve 347 öğrenciden oluģmaktadır. AraĢtırma sonucu okul müdürleri ve öğretmenler için tutum ve hazır bulunuģluk arasında anlamlı bir iliģki görülmemesine karģılık öğrencilerin çevrimiçi öğrenme ve hazır bulunuģlukları arasında anlamlı bir iliģki olduğu sonucuna varıldığı görülmektedir. 29

44 BÖLÜM 3 YÖNTEM Bu bölümde araģtırmanın modeli, araģtırma grubu, araģtırmada kullanılan veri toplama araçları ve verilerin analiz edilmesinde kullanılan istatistiksel teknikler ile ilgili bilgiler verilecektir. 3.1 AraĢtırmanın Modeli AraĢtırma iliģkisel bir çalıģmadır. ĠliĢkisel tarama modelleri iki ya da çok sayıdaki değiģken arasında birlikte değiģim varlığını ve/veya derecesini belirlemeyi amaçlayan araģtırma modelleridir. Bu çalıģmada doğrulayıcı faktör analizi kullanılmıģ ve bir yapısal eģitlik modeli oluģturulmuģtur. Yapısal eģitlik modelleri ölçülen ve gizil değiģkenler arasındaki nedensel iliģkileri sınamada kullanılan kapsamlı bir istatistiksel yaklaģımdır. Yapısal EĢitlik modeli regresyon modelindeki değiģkenler arasındaki yordayıcı yapısal iliģkiyle, faktör analizindeki gizil faktör yapılarını kapsamlı bir analizde birleģtirmektedir [112]. Bu bağlamda bu çalıģma, katılımcıların çevrimiçi öğrenme hazır bulunuģluk, web tabanlı öğretime yönelik tutum ve çevrimiçi öz-düzenleyici öğrenme becerileri arasındaki iliģkinin incelendiği bu araģtırma, bu yönü ile değiģkenlerin aralarındaki iliģkileri ve iliģkilerin derecelerini de ortaya koyan bir çalıģmadır. 3.2 ÇalıĢma Grubu Bu araģtırmanın evrenini Türkiye de devlet ve vakıf üniversitelerinin çevrimiçi öğrenme ortamında tam zamanlı öğrenim gören öğrenciler oluģturmaktadır. Çevrimiçi olarak paylaģıma açılan ve adresinde yer alan ankete eriģen 456 öğrenciden ölçekleri eksiksiz olarak dolduran 397 katılımcı araģtırmanın örneklemini oluģturmaktadır. 59 katılımcı ölçeklerini eksik doldurdukları için değerlendirmeye alınmamıģtır. AĢağıda, öğrencilerin cinsiyet, meslek ve öğrenim durumlarına göre dağılımları Tablo 3.1 de yer almaktadır. 30

45 Tablo 3.1: ÇalıĢma Grubunun Meslek, Öğrenim Türü ve Cinsiyete Göre Dağılımı Erkek Cinsiyet Kadın Toplam f % f % f % 1.Öğrenci Meslek 2.Kamu ÇalıĢanı Özel Sektör Toplam Öğrenim Türü 1.Ön-Lisans Lisans Yüksek Lisans Toplam Fatih Üniversitesi Üniversite 2.Mersin Üniversitesi Mevlana Üniversitesi Toplam Tablo 3.1 incelendiğinde çalışma grubunun 184 (%46,3) erkek ve 213 (%53,7) kız öğrenciden oluştuğu görülmektedir. Katılımcılar mesleklerine göre incelendiğinde 263 (%66,2) Öğrenci, 44 (% 11,1) Kamu Personeli ve 90 (%22,7) Özel Sektör çalışanı olduğu görülmektedir. Öğrenim türlerine göre incelendiğinde, katılımcıların 179 u (%45,1) Ön-Lisans öğrencisi, 194 ü (48,9) Lisans öğrencisi ve 24 ü (%6,0) Yüksek Lisans öğrencisi olduğu görülmektedir. Tablo 1 incelendiğinde katılımcıların 76 sı (%19,2) Fatih Üniversitesi, 164 ü (%41,3) Mersin Üniversitesi ve 157 si (%39,5) Mevlana Üniversitesi olmak üzere toplam 397 üniversite öğrencisinden oluştuğu görülmektedir. Katılımcıların öğrenim gördükleri programlara göre dağılımı Tablo 3.2 de gösterilmiştir. 31

46 Tablo 3.2: ÇalıĢma Grubunun Öğrenim Görülen Programlara Göre Dağılımları Tür Ön Lisans Lisans Yüksek Lisans Üniversite Bölüm / Program Fatih Mersin Mevlana Üniversitesi Üniversitesi Üniversitesi Adalet 8 Çocuk GeliĢimi 18 Bilgisayar Programcılığı 1 ĠĢletme Yönetimi 4 Kontrol ve Otomasyon Teknolojisi 7 Bilgisayar Programcılığı 19 Tıbbi Tanıtım ve Pazarlama 1 ĠĢletme Yönetimi 2 Eczane Hizmetleri 44 Elektronik HaberleĢme Teknolojisi 17 Elektronik Teknolojisi 26 Halka ĠliĢkiler ve Tanıtım 13 Ormancılık ve Orman Ürünleri 23 Sağlık Kurumları Yöneticiliği 12 ÇağdaĢ Türk Lehçeleri ve Edebiyatları 10 Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri 40 Okul Öncesi Öğretmenliği 41 Rehberlik ve Psikolojik DanıĢmanlık 34 Ġngilizce Öğretmenliği 2 HemĢirelik 12 Tıp Fakültesi 28 ÇağdaĢ Türk Lehçeleri ve Edebiyatları 2 ĠĢletme 4 Matematik 2 Mühendislik ve Teknoloji Yönetimi 1 Siyaset Bilimi 3 Türk Dili ve Edebiyatı 3 Uluslararası ĠliĢkiler 8 Uluslararası Ticaret 10 Uluslararası Ticaret 1 Yerel Yönetimler 1 Toplam

47 Tablo 3.2 incelendiğinde katılımcıların 3 farklı üniversiteden 14 Ön Lisans, 7 Lisans, 10 Yüksek Lisans programı olmak üzere toplam 31 farklı programda öğrenimlerine devam ettikleri görülmektedir. 3.3 Veri Toplama Araçları KiĢisel Bilgi Formu KiĢisel bilgi formu ile katılımcılara cinsiyet, öğrenim türü, öğrenim görülen üniversite, öğrenim görülen bölüm, sınıfı, internet kullanım süresi, internet kullanım sıklığı, internete eriģim yöntemi, daha önce uzaktan eğitim alıp almadığı, sosyal paylaģım sitelerine üyeliği soruları sorulmuģtur Çevrimiçi Öz-Düzenleyici Öğrenme Ölçeği Çevrimiçi ortamlarda öğrencilerin öz-düzenleyici öğrenme becerilerini ölçülmesinde Çevrimiçi Öz-Düzenleyici Öğrenme Ölçeği kullanılmaktadır. Özgün adı Online Self- Regulated Learning Questionnaire (OSLQ) olan ölçek [6] tarafından geliģtirilmiģtir. Türkçeye uyarlanma çalıģması [119] tarafından yapılan ölçek, 1=Hiç Katılmıyorum, 2=Katılmıyorum, 3=Kararsızım, 4= Katılıyorum, 5=Kesinlikle Katılıyorum Ģeklinde beģli Likert türünde düzenlenmiģtir. Ölçek, Hedef Belirleme, Ortam Yapılandırma, Görev Stratejileri, Zaman Yönetimi, Yardım Arama ve Öz Değerlendirme olmak üzere 6 faktör ve toplam 24 maddeden oluģmaktadır. Ölçeğin iç tutarlılık katsayısı test edilerek Cronbach s Alpha güvenilirlik katsayısının olduğu görülmektedir. Bununla birlikte faktörlerin Cronbach s Alpha güvenilirlik katsayı değerlerinin ile arasında değiģtiği görülmektedir. Bu araģtırmada toplanan veriler üzerinde yapılan güvenirlik analizinde ise ölçeğin Cronbach s Alpha katsayısı olarak hesaplanmıģtır. Bunun yanında ölçeğin doğrulayıcı faktör analizi yapılmıģtır. Doğrulayıcı faktör analiz diyagramı ġekil 3.1 de verilmiģtir. 33

48 Chi-squared = 828,773, df= 237, P-value=0.000, RMSEA=0.084 ġekil 3.1: Çevrimiçi Öz-düzenleyici Öğrenme Ölçeği DFA Diyagramı 34

49 Faktör analizleri uygulanırken aynı yapıyı ölçmeyen maddelerin belirlenmesinde dikkate alına ölçütlerden birisi maddelerin faktör yük değerlerinin 0.45 ve üzerinde olmasıdır. Fakat Sosyal bilimler alanında hazırlanan bir ölçek eğer az sayıda maddeye sahip ise bu değer 0.30 olarak kabul edilebilir [121]. Yapılan doğrulayıcı faktör analizi sonucunda faktör yük değerlerinin 0,49 ile 0,88 arasında değiģtiği görülmektedir. Bu yüzden ölçekten herhangi bir madde çıkarılmamıģtır. Maddelerin faktör yükleri Hedef boyutunda 1. madde için.73, 2. madde için.70, 3. madde için.74, 4. madde için.84, 5. madde için.63 dür. Ortam Yapılandırma boyutunda 6. madde için.74, 7. madde için.86, 8. madde için.66, 9. madde için.60 dır. Görev stratejileri boyutunda 10. madde için.58, 11. madde için.52, 12. madde için.77, 13. madde için.79 dır. Zaman yönetimi boyutunda 14. madde için.74, 15. madde için.84, 16. madde için.77 dir. Yardım arama boyutunda 17. madde için.67, 18. madde için.80, 19. madde için.71, 20. madde için.61 dir. Öz değerlendirme boyutunda 20. madde için.49, 21. madde için.59, 22. madde için.86, 23. madde için.88 dir. Bu doğrultuda doğrulayıcı faktör analiz sonuçları dikkate alındığında uyum değerleri yani ölçeğin fit değerleri RMSEA=0,084; CMIN/DF (X 2 /sd)=3,497; GFI=,902; CFI=,945; NFI=,907 olarak ortaya çıkmıģtır. Bu sonucun ıģığında modelin fit değerlerinin kabul edilebilir düzeyde olduğu gözlenmiģtir Çevrimiçi Öğrenmeye Yönelik Hazır BulunuĢluk Ölçeği Bu çalıģmada [63] tarafından geliģtirilen ve Türkçeye uyarlaması [28] tarafından gerçekleģtirilen Çevrimiçi Öğrenmeye Yönelik Hazır BulunuĢluk Ölçeği kullanılmaktadır. Bilgisayar/internet öz-yeterliği, öz-yönelimli öğrenme, öğrenci kontrolü, öğrenmeye yönelik motivasyon ve çevrimiçi iletiģim öz-yeterliği alt boyutlarını kapsayan ölçek toplam 18 madde içermektedir. Ölçek, 1=Hiç Katılmıyorum, 2=Katılmıyorum, 3=Kararsızım, 4=Katılıyorum, 5=Kesinlikle Katılıyorum Ģeklinde beģli Likert türünde düzenlenmiģtir. Ölçeğin Türkçe formunun iç tutarlılık katsayısı 0.85 olarak bulunmuģtur. Ölçeğin alt boyutlarının Cronbach Alfa değerlerine bakıldığında; bilgisayar/internet öz-yeterliği 0.92, öz-yönelimli öğrenme 0.84, öğrenci kontrolü 0.85, öğrenmeye yönelik motivasyon 0.80 ve çevrimiçi iletiģim özyeterliği 0.91 tür. Bu araģtırmada toplanan veriler üzerinde yapılan güvenirlik analizinde ise ölçeğin Cronbach s Alpha katsayısı 0.90 olarak hesaplanmıģtır. Bunun yanında ölçeğin doğrulayıcı faktör analizi yapılmıģtır. Doğrulayıcı faktör analiz diyagramı ġekil 3.2 de verilmiģtir. 35

50 Chi-squared = 481,296, df= 125, P-value=0.000, RMSEA=0.085 ġekil 3.2: Çevrimiçi Öğrenme Hazır BulunuĢluk Ölçeği DFA Diyagramı 36

51 Doğrulayıcı faktör analizi sonucunda faktör yük değerleri 0.30 un altında bir madde bulunmamaktadır. Bu nedenle ölçekten herhangi bir madde çıkarılmamıģtır. Maddelerin faktör yükleri Bilgisayar/Ġnternet Öz-yeterliliği boyutunda 1. madde için.73, 2. madde için.87, 3. madde için.77 dir. Öz-güdümlü öğrenme boyutunda 4. madde için.68, 5. madde için.54, 6. madde için.65, 7. madde için.80, 8. madde için.65 dir. Öğrenci Kontrolü boyutunda 9. madde için.74, 10. madde için.40, 11. madde için.69 dur. Öğrenme için Motivasyon boyutunda 12. madde için.71, 13. madde için.75, 14. madde için.75, 15 madde için.,60 dır. Çevrimiçi iletiģim öz yeterliği boyutunda 16. madde için.65, 17. madde için.75, 18. madde için.81 dir. Bu doğrultuda doğrulayıcı faktör analiz sonuçları dikkate alındığında uyum değerleri yani ölçeğin fit değerleri RMSEA=0,085; CMIN/DF (X 2 /sd)=3,850; GFI=,935; CFI=,947; NFI=,915 olarak ortaya çıkmıģtır. Bu sonucun ıģığında modelin fit değerlerinin kabul edilebilir düzeyde olduğu gözlenmiģtir Web Tabanlı Öğretime Yönelik Tutum Ölçeği [16] tarafından hazırlanan Web tabanlı öğretime karģı tutum ölçeği 26 maddeden oluģmaktadır. Ölçek, 5= tamamen katılıyorum, 4=katılıyorum, 3=kararsızım, 2=katılmıyorum ve 1=kesinlikle katılmıyorum olmak üzere beģli Likert türünde düzenlenmiģtir. Web tabanlı öğretime karģı tutum ölçeği, Web Tabanlı Öğretimin Etkililiği Boyutu ve Web Tabanlı Öğretime Direnme Boyutu olmak üzere iki faktörden oluģmaktadır. Birinci faktör olumlu maddeleri, ikinci faktör olumsuz maddeleri içermektedir. Gerekli geçerlilik ve güvenirlilik çalıģmaları tamamlanan ölçeğin tamamına iliģkin, Cronbach Alfa iç tutarlılık katsayısı olarak hesaplanmıģtır. Bu araģtırmada toplanan veriler üzerinde yapılan güvenirlik analizinde ise ölçeğin Cronbach Alpha katsayısı olarak hesaplanmıģtır. Bunun yanında ölçeğin doğrulayıcı faktör analizi yapılmıģtır. Doğrulayıcı faktör analiz diyagramı ġekil 3.3 de verilmiģtir. 37

52 Chi-squared = 879,660, df= 298, P-value=0.000, RMSEA=0.82 ġekil 3.3: Web Tabanlı Öğretim Tutum Ölçeği DFA Diyagramı 38

53 Yapılan doğrulayıcı faktör analizi sonucunda faktör yük değerlerinin 0,40 ile 0,83 arasında değiģtiği görülmektedir. Bu yüzden ölçekten herhangi bir madde çıkarılmamıģtır. Maddelerin faktör yükleri Web Tabanlı Öğretim Etkililik Boyutu boyutunda 1. madde için.72, 2. madde için.69, 3. madde için.70, 4. madde için.78, 5. madde için.64, 6. madde için.76, 7.madde için.58, 10. madde için.71, 12. madde için.57, 16. madde için.71, 18. madde için.75, 20. Madde için.67, 22. madde için.66, 23. madde için.83, 24. madde için.62, 25. Madde için.72, 26. Madde için.70 dir. Web tabanlı öğretim direnme boyutunda ise 8. madde için.40, 9. madde için.49, 11. madde için.59, 13. madde için.68, 14. madde için.58, 15. madde için.77, 17.madde için.81, 19. madde için.55, 21. madde için.55 dir. Bu doğrultuda doğrulayıcı faktör analiz sonuçları dikkate alındığında uyum değerleri yani ölçeğin fit değerleri RMSEA=0,82; CMIN/DF (X 2 /sd)=2,952; GFI=,902; CFI=,932; NFI=,928 olarak ortaya çıkmıģtır. Bu sonucun ıģığında modelin fit değerlerinin kabul edilebilir düzeyde olduğu gözlenmiģtir. 3.4 Verilerin Toplanması Verilerin toplanması için kiģisel bilgi formu ve ölçekler katılımcıların çevrimiçi anket barındırma hizmeti veren sitesine aktarılmıģtır. Anket linki dir. Katılımcılara ulaģabilmek için Türkiye de ki uzaktan eğitim yapan üniversitelerin ilgili birimlerine dilekçe ile baģvuru yapılmıģtır. Yapılan baģvurulara olumlu cevap veren Mersin Üniversitesi, Fatih Üniversitesi ve Mevlana Üniversitesi ile anket linki paylaģımı yapılarak öğrencilerin anketleri çevrimiçi olarak doldurmaları sağlanmıģtır. Veriler, eğitim-öğretim yılı bahar yarıyılında toplanmıģtır. 3.5 Verilerin Analizi Bu çalıģmada elde edilen verilerin analizinde doğrulayıcı faktör analizi, yapısal eģitlik modeli kullanılmıģtır. Analizler SPSS 22 ve AMOS 21 programları ile yapılmıģtır Doğrulayıcı Faktör Analizi Belirli değiģkenlerin bir kuram temelinde önceden belirlenmiģ faktörler üzerinde ağırlıklı olarak yer alacağı Ģeklindeki bir ön beklentinin sınanmasına dayanır. Bu nedenle analizde yer alacak değiģkenler, kuramın sayıltıları doğrultusunda seçilir ve bu değiģkenlerin istenilen faktörlerde ne oranda yer aldıklarına bakılır. LISREL gibi YEM programları ile yapılan doğrulayıcı faktör analizinde gizil değiģkenler olarak tanımlanan faktörler arası iliģkiler, 39

54 faktör ağırlıkları ve karģılaģtırmalı modeller sınanabilir ve her bir modelin uygunluk derecesi elde edilebilir [112] Yapısal EĢitlik Modeli Son yıllarda eğitim bilimleri ve sosyal bilimleri alanlarında yapılan çalıģmalarda Yapısal EĢitlik Modeli uygulamalarının sıklıkla kullanıldığı görülmektedir. Örtük değiģkenler arasındaki iliģkileri analiz etme kapasitesi nedeniyle YEM in kullanıģlılığı ve kapsamlı sonuçlar sunabilmesi araģtırmacıların ilgisini çekmektedir [112]. Yapısal eģitlik modelinin çoklu regresyona benzer amaçlarla kullanılmasıyla birlikte, çoklu gösterge değiģkene dayalı iki veya daha çok gizil değiģken, iliģkili hata terimleri, çoklu gösterge ile ölçülen bağımsız gizil değiģkenler, ölçüm hatalarını etkileģimli modellemede daha güçlü bir Ģekilde kullanılmaktadır [113] YEM de Modelleme Yöntemleri Örtük Model: Ölçüm ve yapısal modelin her ikisinin bir arada kullanıldığı bir yöntemdir. [114]. Doğrulayıcı Faktör Analizi Modeli: Belirli değiģkenlerin bir kuram temelinde önceden belirlenmiģ faktörler üzerinde ağırlıklı olarak yer alacağı Ģeklinde bir beklentinin sınanmasıdır [114]. Yol Analiz Modeli: Gözlenen değiģkenlerin kullanıldığı ve bu değiģkenler arasındaki iliģkilerin incelendiği yapısal modelleme tekniğidir [114]. Yol analizi, gözlenen ve örtük değiģkenler arasındaki iliģkilere yönelik denenceleri sınamaya yarayan regresyon kökenli kapsamlı bir tekniktir [115]. Yol analizi modeli korelasyon ve regresyon gibi geleneksel analiz yöntemleri ile kıyaslandığında çeģitli avantajları vardır. Korelasyon ve regresyon gibi analiz yöntemleri, özellikle temel bir değiģkeni etkilediği düģünülen diğer değiģkenlerin etki güçleri ve bu değiģkenler arasındaki iliģkinin yapısı söz konusu olduğunda yeterli sonuçlar vermemektedir [115]. Örneğin, iki değiģken için hesaplanan korelasyon katsayısının içerisinde, değiģkenlerin tek baģına etkisi ve diğer değiģkenlerle olan birlikte etkileri yani dolaylı etkiler bulunmaktadır. Bu nedenle, değiģkenler arasındaki iliģkilerin tümünün basit korelasyon katsayıları ile açıklanabilmesi mümkün değildir [116]. 40

55 Bu sebeple, doğrudan ve dolaylı etkilenme Ģekillerinin birbirinden ayrılması ve söz konusu iliģkilerin ayrıntılı bir biçimde ortaya konulması gerekmektedir. Bu nedenle, yol analizi tekniği diğer korelasyon tekniklerinin tek baģına çözemediği sorunları çözebilmektedir. Aynı zamanda yol analizinin nedensel iliģkileri açıklayabilme bakımından, doğrusal regresyon modeli yaklaģımından daha üstün olduğu düģünülmektedir. [115] YEM in geleneksel analiz yöntemlerine göre en önemli üstünlüğünün, bağımlı ve bağımsız değiģkenler için kesin olarak ölçme hatalarını kapsaması ve örtük değiģkenler arasındaki iliģkileri hesaplaması olduğunu belirtmiģtir. YEM de kullanılan en önemli kavramlardan birisi örtük değiģken, diğeri de gözlenen değiģkenlerdir. Örtük değiģkenler; zeka, motivasyon, tutum gibi soyut kavramlardır. Örtük değiģkenleri doğrudan ölçen bir yöntem bulunmamakla birlikte, aynı zamanda değiģkenlerin derecesini ölçen bir yöntem de yoktur. Örtük değiģkenler, gözlenen değiģkenler yardımıyla dolaylı olarak ölçülebilmektedir. Gözlenen değiģkenler, doğrudan ölçülebilen değiģkenlerdir [117]. Yapısal denklem çalıģmalarında modele iliģkin tüm iliģkiler beklentiler doğrultusunda çıksa bile, modele iliģkin son değerlendirmeyi yapabilmek için sınanmaya çalıģılan model ya da modellerin o model için toplanmıģ olan veriler için ne derecede uygun olduğuna iliģkin değerlendirme ölçütleri sunan uyum iyiliği istatistiklerine bakılması gerekmektedir [114]. Uyum Ġyiliği Ġstatistikleri (Goodness of Fit Indices), her bir modelin bir bütün olarak veriler tarafından kabul edilebilir bir düzeyde desteklenip desteklenmediğine iliģkin yargıya ulaģmamıza olanak tanırlar [117] Path Diyagramlarında Kullanılan Semboller Sembol Açıklama Gizil DeğiĢken Gözlenen DeğiĢken ĠliĢkinin Yönü 41

56 Gizil değiģkenden gözlenen değiģkene olan regresyon katsayısı Gizil bağımlı değiģken üzerine, gizil bağımsız değiģkenin nedensel etkisi δ Bağımsız değiģkenin gözlenen değiģkenle ilgili ölçüm hatası ε Bağımlı değiģkenin gözlenen değiģkenle ilgili ölçüm hatası Yapısal EĢitlik Modelinde Kullanılan Temel Kavramlar Model Model, yapısal eģitlik modelinin en temel kavramlarından birisidir. Her bir YEM çalıģması, özünde sağlam teorik çatının yer aldığı bir modelin sınanmasını amaçlar [117]. Yapısal eģitlik modelinin ölçüm modeli ve yapısal modeli olmak üzere iki temel öğesi vardır. Ölçüm modeli, gözlemlenen değiģkenler ve gizil değiģkenler arasındaki iliģkiler hakkındaki öncelikli hipotezleri temsil eden modeldir. Yapısal model ise test edilmek istenen modeldir. Ölçüm modeli ile olan en önemli farkı gizil değiģkenler arasındaki iliģkilerin örüntüsünün ve yönünün tanımlanmıģ olmasıdır Gösterge DeğiĢkenler Gözlenen değiģkenler yapısal eģitlik modelinde göstergeler olarak tanımlanır ve bunlar araģtırmacının doğrudan ölçtüğü ya da gözlediği değiģkenleri ifade eder Gizil DeğiĢkenler Tutum, kaygı, algı gibi soyut kavramlar ölçümleri gözlenen değiģkenler üzerinden yapılır Gizil Ġçsel DeğiĢkenler Diğer gizil değiģkenlerin etkileri olarak temsil edilirler. Gözlenebilir bağımlı değiģkenlerin üzerinde bu değiģkenlerin ölçümleri yapılır. 42

57 Gizil DıĢsal DeğiĢkenler Modeldeki diğer değiģkenleri etkilerler. Ölçümleri gözlenebilen bağımlı değiģkenler üzerinden yapılır β Katsayıları Bağımlı gizil değiģkenin diğer bir bağımlı gizil değiģken üzerindeki iliģkisini gösteren katsayılarıdır λx ( Lamda- x) ve λy ( Lamda-y) Lamda x; gizil bağımsız değiģkenlerin yordadığı bağımsız gösterge değiģkenlere iliģkin, Lamda y gizil bağımlı değiģkenlerin yordadığı bağımlı gösterge değiģkenlere iliģkin katsayılardır γ (Gama) katsayıları Bağımsız gizil değiģkenlerin bağımlı gizil değiģkenler üzerindeki iliģkisini gösteren parametredir Yapısal EĢitlik Modelinin AĢamaları Yapısal EĢitlik Modeli kullanarak model sınama sırasıyla, model betimleme, model tanımlama, hesaplama, modelin uyumunu test etme ve modifikasyon yapma olmak üzere beģ aģamalı bir süreçten oluģmaktadır [118] Model Betimleme Yapısal EĢitlik Modeli nde betimleme, modeldeki değiģkenler arasındaki iliģkilere iliģkin bütün parametrelerin ayrıntılı olarak açıklanmasıdır [112]. Betimleme, gizil değiģkenler arasındaki ya da gözlenen değiģkenlerle gizil değiģkenler arasındaki iliģki ya da iliģkilerin açıklanması anlamına gelir [118] Model Tanımlama Betimlenme iģlemi tamamlandıktan sonra kovaryans matrisinin hesaplanabilmesi ve modelin sınanması için modelin tanımlanması gerekmektedir. Modeldeki bir parametre için tek bir sayısal çözüm varsa ya da sayısal bir değer verilebiliyorsa, model tanımlanmıģ olarak kabul edilir [112]. 43

58 Hesaplama Modelin tanımlanmasının ardından eldeki veri üzerinden model paremetreleri hesaplanır. Bu hesaplama iģleminde faktör analizlerine benzer Ģekilde iteratif yöntemler uygulanır. Model parametrelerinin sağlanmasında AMOS, LISREL ve EQS gibi programlar kullanılır Modelin Eldeki Veriyle Uyumunu Sınama Model uygunluğunun değerlendirilmesinde kullanılan birbirinden farklı uyum iyiliği indeksleri ve bu indekslerin modelin kabul edilip edilmeyeceğine iliģkin sınır değerleri vardır. Yaygın olarak kullanılan Ki Kare testi olmakla birlikte kullanılan hesaplama programına göre modelin veriye uyumunun farklı yönlerini, farklı ölçütler temelinde değerlendiren çok sayıda uyum indeksi sunmaktadır. Bunlar Ki Kare Uyum Ġyilik Testi (Chi-square x 2 Goodness of-fit Tests), Genel Model Uyumunun Tanımlayıcı Ölçümleri (Descriptive Measures of Overall Model Fit) ve Model KarĢılaĢtırmasına Dayalı Tanımlayıcı Ölçümler (Descriptive Measures Based on Model Comparisons) olmak üzere üç grupta toplanabilir [120]. Bu çalıģmada Ki Kare uyum testi (x 2 ), Ġyilik Uyum Ġndeksi (GFI), Ayarlanabilen Ġyilik Uyum Ġndeksi (AGFI), YaklaĢık Hataların Ortalama Karekökü (RMSEA), KarĢılaĢtırmalı Uyum Ġndeksi (CFI), NormlaĢtırılmamıĢ Uyum Ġndeksi (NNFI) kullanılmıģtır. Ki Kare Uyum Testi (Chi-Square x 2 ): En çok kullanılan uyum istatistiği Ki-Kare dir ( χ2). Bir modelin kabul edilebilir olması için χ2 değerinin anlamlı çıkmaması istenir. Bir modelin kabul edilebilir olması için χ2 değerinin serbestlik derecesine bölünmesi ile bulunan oranın iki veya altında olması, modelin iyi bir uyumunun olduğunu, iki ile beģ arasında olması modelin kabul edilebilir bir uyum iyiliğine sahip olduğunu gösterir [117]. Ancak bu iki tür değerin dıģında birçok uyum iyiliği ölçütleri vardır ve en yaygın olarak kullanılanlar Tablo 3.3 de verilmiģtir. Genel Model Uyumunun Tanımlayıcı Ölçümleri: YaklaĢık Hataların Ortalama Karekökü (Root-Mean-Square Error Approximation- RMSEA), Hataların Ortalama Karelerinin Karakökü (Root Mean Square Residual-RMR) ve Standardize EdilmiĢ Hataların Ortalama Karelerinin Karakökü (Root Mean Square Residual-S-RMR) dir. RMSEA ve S-RMR için 0.05 e eģit veya daha küçük değerler iyi bir uyumu, 0.10 ve altındaki değerler kabul edilebilir bir uyumu ve 0.10 dan daha büyük değerler de kötü uyumu ifade etmektedir [120]. 44

59 Model Karşılaştırmasına Dayalı Tanımlayıcı Ölçümler: NormlaĢtırılmıĢ Uyum Ġndeksi (The Normed Fit Index- NFI), NormlaĢtırılmamıĢ Uyum Ġndeksi (The Non Normed Fit Index- NNFI), Ġyilik Uyum Ġndeksi (Goodness-of-fit index - GFI), AyarlanmıĢ Ġyilik Uyum Ġndeksi (Adjusted Goodness-of-fit index - AGFI), KarĢılaĢtırmalı Uyum Ġndeksi (Comparative Fit Index-CFI) dır [120]. NFI ve GFI; 0 ile 1 aralığında değiģen değerler alırlar, 0.95 ve üzeri iyi uyumu, 0.90 ile 0.95 arası kabul edilebilir bir uyumu gösterir. NNFI ve CFI için; 0.97 ve üzeri değerler iyi uyumu, 0.95 ile 0.97 arası değerler ise kabul edilebilir bir uyumu ifade eder. AGFI için; 0.90 ve üzeri değerler iyi uyumu, 0.85 ile 0.90 arası değerler ise kabul edilebilir bir uyumu gösterir [120]. Yapılal eģitlik modeli uygulamalarınında kullanılan uyum iyiliği ölçüt değerleri Tablo 3.3 de verilmiģtir. Tablo 3.3: Uyum Ġyiliği ölçütleri [120] Uyum indeksleri Ġyi Uyum Kabul Edilebilir Uyum x 2 / df 0 x 2 / df 2 x 2 / df 3 p değeri RMSEA 0 RMSEA RMSEA 0.10 SRMR 0 SRMR SRMR 0.10 NFI 0.95 NFI NFI 0.95 NNFI 0.97 NNFI NNFI 0.97 CFI 0.95 CFI CFI 0.95 GFI 0.95 GFI GFI 0.95 AGFI 0.90 AGFI AGFI Modifikasyon YEM analizlerinde uyum indeksleri yanında en çok incelenen bir baģka değerler grubunu da Modifikasyon indeksleri (MI) oluģturur. MI gösterge ve gizil değiģkenler arasındaki kovaryansa bakarak araģtırmacıya modele iliģkin ayrıntılı olarak modifikasyonlar önerir. Bu modifikasyonlar genellikle hata matrisleri temelinde oluģturulur ve modelde orijinal olarak öngörülmeyen, ancak eklenmesi ya da çıkarılması durumunda modelde kazanılacak Ki Kare miktarını gösterir. 45

60 BÖLÜM 4 BULGULAR Bu bölümde araģtırma problemlerine yönelik bulgular ve yorumlar yer almaktadır. 4.1 AraĢtırmanın Problemlerine Yönelik Bulgular Alan yazından yararlanılarak oluģturulan modelde öncelikle uzaktan eğitim alan üniversite öğrencilerinin çevrimiçi öz-düzenleyici öğrenme becerilerinin öğrencilerin web tabanlı öğretime yönelik tutumlarını etkilediği varsayılmaktadır. Bunun yanında uzaktan eğitim alan üniversite öğrencilerinin çevrimiçi öğrenme hazır bulunuģluk düzeylerinin öğrencilerin web tabanlı öğretime yönelik tutumlarını etkilediği baģka bir varsayımdır. Modelde uzaktan eğitim alan üniversite öğrencilerinin çevrimiçi öz-düzenleyici öğrenme becerilerinin öğrencilerin çevrimiçi öğrenme hazır bulunuģluklarını etkilediği baģka bir varsayımdır. Tüm bu varsayımlar ıģığında araģtırmanın hipotezine yönelik path (yol) diyagramı ġekil 4.1 de gösterilmiģtir. ġekil 4.1: OluĢturulan Yapısal EĢitlik Modeline ĠliĢkin Path ( Yol) Diyagramı 46

61 Varsayılan modele iliģkin yapılan çalıģma sonrasında, model testinden elde edilen indeksler Tablo 4.1 de verilmiģtir. Tablo 4.1: OluĢturulan Yapısal EĢitlik Modeline ĠliĢkin Uyum Ġndeksleri Uyum İndeksi Uyum X 2 183,110 X 2 / sd 3,815 GFI 0,930 CFI 0,945 NFI 0,928 RMSEA 0,084 Tablo 4.1 incelendiğinde model uyum indekslerinin genel olarak kabul edilebilir değer aralıklarında olduğu görülmektedir. Modele iliģkin uyum indeksleri elde edilen sonuçlar ıģığında incelendiğinde yaklaģık hataların ortalama karekökü boyutunda aldığı değerde RMSEA (0,084) kabul edilebilir uyum düzeyinde olduğu görülmektedir. RMSEA değerinin 0,05 ile 0,10 değer aralığında olması kabul edilebilir uyum düzeyini ifade etmektedir [120]. Uyum indeksinin kalıntılara dayanan uyum indeksleri kısmında ise modelin GFI değerinin (0,930) kabul edilebilir uyum düzeyinde olduğu söylenebilir. Model uyum kriterleri içinde bağımsız modele dayanan uyum indeksleri bölümünde CFI değerinin (0,945) kabul edilebilir bir değer aldığı görülmektedir. Modeldeki serbestlik derecesinin ve örneklem büyüklüğünü dikkate alan CFI için 0,90 üzeri uyum kriteri için kabul edilebilir [117]. Bir baģka uyum indeks değeri olan normlaģtırılmıģ uyum indeksi NFI değerinin (0,928) kabul edilebilir değer aralığında olduğu görülmektedir. Bu değerlerden yola çıkarak oluģturulan hipotez modelin değerlerinin kabul edilebilir düzeyde olduğu gözlenmektedir. Model testine ait yapısal eģitlik modeli analizine iliģkin sonuçlar Tablo 4.2 ve ġekil 4.2 te verilmiģtir. 47

62 Tablo 4.2: Hipotez Modelin Regresyon Analizi Değerleri Hazır BulunuĢluk WTÖ_Tutum WTÖ_Tutum Bilgisayar/ Ġnternet Öz-yeterliği Öz-güdümlü Öğrenme Öğrenci Kontrolü Öğrenme Ġçin Motivasyon Çevrimiçi ĠletiĢim Öz-yeterliği Öz Değerlendirme Yardım Arama Zaman Yönetimi Görev Stratejileri Ortam Yapılandırma Hedef Belirleme Öz-Düzenleyici Öğrenme Öz-Düzenleyici Öğrenme Hazır BulunuĢluk Hazır BulunuĢluk Hazır BulunuĢluk Hazır BulunuĢluk Hazır BulunuĢluk Hazır BulunuĢluk Öz-Düzenleyici Öğrenme Öz-Düzenleyici Öğrenme Öz-Düzenleyici Öğrenme Öz-Düzenleyici Öğrenme Öz-Düzenleyici Öğrenme Öz-Düzenleyici Öğrenme Estimate S.E. C.R. P StandartlaĢtırılmıĢ Katsayı *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** *** ***

63 Chi-squared = 183,110 df= 48, P-value=0.000, RMSEA=0,084 GFI=,930 CFI=,945 NFI=,928 ġekil 4.2: OluĢturulan Yapısal EĢitlik Modeline ĠliĢkin Analiz Sonuçları 49

64 Çevrimiçi öğrenme hazır bulunuģluk ölçeğinin beģ alt boyutu bulunmaktadır. Bu beģ boyutun etki katsayıları ise Bilgisayar/İnternet Öz-Yeterliliği için.63; Öz-güdümlü Öğrenme için.75; Öğrenci Kontrolü için.68 ; Öğrenme için Motivasyon için.81; Çevrimiçi İletişim Özyeterliliği için.71 dir. Bu süreçte e1 ile e2 nin ve e4 ile e5 in aynı kaynaklı hataları göz önüne alınarak buradaki hata oranları birleģtirilmiģtir. Çevrimiçi öz-düzenleyici öğrenme ölçeğinin 6 alt boyutu bulunmaktadır. Bu altı boyutun etki katsayıları ise Hedef Belirleme için.79; Ortam Yapılandırma için.56; Görev Stratejileri için.86 ; Zaman Yönetimi için.82; Yardım Arama için.66; Öz Değerlendirme için.79 dir. Bu süreçte e6 ile e7 nin ve e10 ile e11 in aynı kaynaklı hataları göz önüne alınarak buradaki hata oranları birleģtirilmiģtir. Yapılan araģtırma sonucunda çevrimiçi öğrenme hazır bulunuģluğu, çevrimiçi öz-düzenleyici öğrenme ve web tabanlı öğretime yönelik tutum değiģkenlerinin birbirleri ile iliģkilerini gösteren bir model sunulmuģtur. OluĢturulan modelin fit değerleri Ģu Ģekilde elde edilmiģtir. RMSEA=0,084; CMIN/DF= 3,815; GFI= 0,930; CFI=0,945; NFI=0,928; P=,000; DF=48; Chi sguared=183,110. Bu değerler test edilen modelin uyum değerlerinin kabul edilebilir düzeyde olduğunu göstermektedir. 1. Uzaktan eğitim alan üniversite öğrencilerin çevrimiçi öğrenme hazır bulunuģluk düzeyleri, öğrencilerin web tabanlı öğretime yönelik tutumlarını etkilemekte midir? AraĢtırma sonucunda elde edilen modelden de görüleceği üzere çevrimiçi öğrenme hazır bulunuģluk düzeyi, web tabanlı öğretime yönelik tutumu.24 düzeyinde anlamlı ve pozitif yönde etkilediği tespit edilmiģtir. Bir baģka deyiģle; uzaktan eğitim alan üniversite öğrencilerinin çevrimiçi öğrene hazır bulunuģluk düzeylerindeki her bir birimlik artıģ, öğrencilerin web tabanlı öğretime yönelik tutumlarında 0.24 birim artıģ sağlayacaktır. Buradan çevrimiçi öğrenme hazır bulunuģluk düzeyi yüksek olan öğrencilerin web tabanlı öğrenmeye yönelik tutumlarının da yüksek olacağı sonucuna ulaģılabilir. 50

65 2. Uzaktan eğitim alan üniversite öğrencilerin çevrimiçi öz-düzenleyici öğrenme becerileri, öğrencilerin web tabanlı öğretime yönelik tutumlarını etkilemekte midir? AraĢtırmanın sonucunda bulunan diğer bir bulguya göre çevrimiçi öz-düzenleyici öğrenme becerisi web tabanlı öğretime yönelik tutumu.39 düzeyinde pozitif ve anlamlı olarak etkilediği görülmektedir. Diğer bir ifadeyle; uzaktan eğitim alan üniversite öğrencilerin çevrimiçi öz düzenleyici öğrenme beceri seviyelerindeki her bir birimlik artıģ, öğrencilerin web tabanlı öğretime yönelik tutumlarında 0.39 oranında artıģ sağlayacaktır. Böylelikle çevrimiçi öz-düzenleyici öğrenme beceri seviyeleri yüksek olan öğrencilerin web tabanlı öğrenmeye yönelik tutumlarının da yüksek olacağı sonucuna ulaģılabilir. Bunun yanında, uzaktan eğitim alan üniversite öğrencilerin çevrimiçi öz düzenleyici öğrenme becerileri ve çevrimiçi öğrenme hazır bulunuģluk düzeyleri birlikte öğrencilerin web tabanlı öğretime yönelik tutumlarını % 30 oranında açıkladığı görülmektedir. Bir baģka değiģle öğrencilerin web tabanlı öğretime yönelik tutumlarında meydana gelen değiģikliğin %30 oranında öğrencilerin çevrimiçi öz düzenleyici öğrenme becerilerine ve çevrimiçi öğrenme hazır bulunuģluk düzeylerine bağlı olduğunu ortaya koymaktadır. Bununla birlikte araģtırmada test edilen modele ait doğrudan ve dolaylı etki değerleri Tablo 4.3 ve Tablo 4.4 de gösterilmektedir. Tablo 4.3: Test Modele Ait StandartlaĢtırılmıĢ Doğrudan Etki Değerleri Çevrimiçi Çevrimiçi Öz-Düzenleyici Hazır BulunuĢluk Öğrenme Çevrimiçi Hazır BulunuĢluk Tutum Tablo 4.4: Test Modele Ait StandartlaĢtırılmıĢ Dolaylı Etki Değerleri Çevrimiçi Çevrimiçi Öz-Düzenleyici Hazır BulunuĢluk Öğrenme Çevrimiçi Hazır BulunuĢluk Tutum

66 Uzaktan eğitim alan üniversite öğrencilerin çevrimiçi öz düzenleyici öğrenme becerilerinin web tabanlı öğretime yönelik tutumları üzerindeki toplam etkisi; Toplam Etki = Doğrudan Etki + Dolaylı Etki Toplam Etki = Toplam Etki = olarak bulunur. Bu sonuç ile uzaktan eğitim alan üniversite öğrencilerin çevrimiçi öz düzenleyici öğrenme becerilerinin web tabanlı öğretime yönelik tutumları üzerindeki toplam etkisinin (doğrudan etki + dolaylı etki).51 düzeyinde olduğu görülmektedir. BaĢka bir deyiģle uzaktan eğitim alan üniversite öğrencilerin çevrimiçi öz düzenleyici öğrenme becerileri ve çevrimiçi öğrenme hazır bulunuģluk düzeylerindeki her bir birimlik artıģ öğrencilerin web tabanlı öğretime yönelik tutumlarınında 0.51 birim artıģ sağlayacaktır. 3. Uzaktan eğitim alan üniversite öğrencilerin çevrimiçi öz-düzenleyici öğrenme becerileri, öğrencilerin çevrimiçi öğrenme hazır bulunuģluk düzeylerini etkilemekte midir? AraĢtırmanın üçüncü alt problemine iliģkin olarak elde edilen sonuca göre çevrimiçi özdüzenleyici öğrenme becerileri, çevrimiçi öğrenme hazır bulunuģluğu %25 oranında açıklamaktadır. Yani öğrencilerin çevrimiçi hazır bulunuģluk düzeylerinde meydana gelen değiģimin % 25 inin öğrencilerin çevrimiçi öz-düzenleyici öğrenme becerilerine bağlı olduğu söylenebilir. Bunun yanında, çevrimiçi uzaktan eğitim alan üniversite öğrencilerin çevrimiçi özdüzenleyici öğrenme becerileri öğrencilerin çevrimiçi öğrenme hazır bulunuģluğunu.50 düzeyinde pozitif yönde ve anlamlı olarak etkiler. Bir baģka deyiģle; uzaktan eğitim alan üniversite öğrencilerinin çevrimiçi öz düzenleyici öğrenme beceri seviyelerindeki her bir birimlik artıģ, öğrencilerin çevrimiçi öğrenme hazır bulunuģluk düzeylerinde 0.50 birim artıģ sağlayacaktır. Buradan çevrimiçi öğrenme hazır bulunuģluk düzeyi yüksek olan öğrencilerin web tabanlı öğrenmeye yönelik tutumlarının da yüksek olacağı sonucuna ulaģılabilir. 52

67 BÖLÜM 4 SONUÇ, TARTIġMA ve ÖNERĠLER Bu araģtırma kapsamında, üniversitelerin uzaktan eğitim veren bölümlerinde öğrenim gören öğrencilerin çevrimiçi öğrenme hazır bulunuģlukları, çevrimiçi öz-düzenleyici öğrenme becerileri ve web tabanlı öğretime yönelik tutumları arasındaki iliģkiyi belirlemek amacıyla bir yapısal eģitlik modeli ortaya konmuģ ve test edilmiģtir. Bu bölümde araģtırmada elde edilen bulgular yorumlanacak ve kuramsal çerçeve doğrultusunda tartıģılacaktır. 5.1 Sonuç ve TartıĢma Öğrencilerin Çevrimiçi Öğrenme Hazır BulunuĢlukları ve Web Tabanlı Öğretime Yönelik Tutumları Arasındaki ĠliĢkinin Ġncelenmesi AraĢtırmanın birinci alt problemine göre üniversitelerin uzaktan eğitim veren bölümlerinde öğrenim gören öğrencilerin çevrimiçi hazır bulunuģluk düzeyleri öğrencilerin, web tabanlı öğretime yönelik tutumlarını pozitif yönde ve anlamlı etkilediği ortaya çıkmıģtır. Alan yazın incelendiğinde bu sonucu doğrulayan baģka çalıģmaların olduğu görülmektedir. [106] yaptıkları çalıģmada üniversite öğrencilerinin harmanlanmıģ öğrenme hazır bulunuģlukları ve tutumlarını incelemiģler ve araģtırma sonucunda üniversite öğrencilerinin hazır bulunuģlukları ile tutumları arasında pozitif bir iliģki olduğu sonucuna ulaģmıģlardır. Benzer Ģekilde [111] yaptıkları çalıģmada öğrencilerin çevrimiçi öğrenmeye yönelik tutumları ve hazır bulunuģlukları arasında anlamlı bir iliģki olduğu sonucuna ulaģılmıģtır Öğrencilerin Çevrimiçi Öz-Düzenleyici Öğrenme Becerileri ve Web Tabanlı Öğretime Yönelik Tutumları Arasındaki ĠliĢkinin Ġncelenmesi AraĢtırmanın ikinci alt problemine göre üniversitelerin uzaktan eğitim veren bölümlerinde öğrenim gören öğrencilerin çevrimiçi öz-düzenleyici öğrenme becerileri öğrencilerin web tabanlı öğretime yönelik tutumlarını pozitif yönde ve anlamlı etkilediği ortaya çıkmıģtır. Alan yazın incelendiğinde; [109] yaptıkları çalıģmada, çalıģmaya katılan aday öğretmenlerin çevrimiçi öz-düzenleyici öğrenme becerileri ve uzaktan eğitime yönelik tutumları arasında düģük seviyeli pozitif bir iliģki olduğu sonucuna ulaģmıģlardır. 53

68 Buna karģılık, [101] yaptığı çalışmada üniversite öğrencilerinin çevrimiçi öz-düzenleyici öğrenme becerileri ile web tabanlı öğretime yönelik tutumları arasında bir ilişki olmadığı sonucuna ulaşmıştır. Bunun yanında çalışmada, Web Tabanlı Öğretim Etkililik ile Yardım Arama alt boyutları arasında pozitif düzeyde anlamlı bir ilişki olduğu görülmüştür. Ayrıca çevrimiçi öz-düzenleyici öğrenme becerilerinin tüm faktörleri ve toplam puanla ile Web Tabanlı Eğitime Direnme alt boyutu arasında pozitif düzeyde anlamlı bir ilişki olduğu görülmüştür Öğrencilerin Çevrimiçi Öğrenme Hazır BulunuĢlukları ve Çevrimiçi Öz- Düzenleyici Öğrenme Becerileri Arasındaki ĠliĢkinin Ġncelenmesi AraĢtırmanın üçüncü alt problemine göre üniversitelerin uzaktan eğitim veren bölümlerinde öğrenim gören öğrencilerin çevrimiçi öz-düzenleyici öğrenme becerileri öğrencilerin, çevrimiçi hazır bulunuģluk düzeylerini pozitif yönde ve anlamlı etkilediği ortaya çıkmıģtır. Alan yazın incelendiğinde gerek çevrimiçi öğrenme hazır bulunuģluğun gerekse çevrimiçi özdüzenleyici öğrenme becerisinin cinsiyet, yaģ, sınıf düzeyi ve akademik baģarı gibi değiģkenlerle olan iliģkilerini inceleyen araģtırmalar yer alsa da hazır bulunuģlululuk ve özdüzenleyici öğrenme becerisi arasındaki iliģkiyi ortaya koyan bir çalıģmaya rastlanamamıģtır. 5.2 Öneriler Öğrencilerin hazır bulunuşluk düzeylerini artırmak amacıyla, uzaktan öğretim sistemlerini kullanırken ihtiyaç duyacakları teknik donanım ve destek artırılabilir. Öğrencilerin teknik beceri hazır bulunuşluğunu artırmak amacıyla üniversitede kullanılmakta olan uzaktan öğretim sisteminin gerektirdiği beceriler belirlenebilir. İnternet ve bilgisayar kullanımı konusunda kendisini yetersiz gören öğrenciler için, kendilerini yetersiz gördükleri konular hakkında geliştirebilmeleri için özel çalışmalar yapılmalı ve bu çalışmalara katılımı artırmak için teşvik edici yöntemler kullanılmalıdır. Öğrencilerin çevrimiçi öğrenme hazır bulunuşlukları, çevrimiçi öğrenme öz düzenleyici öğrenme beceriler ve web tabanlı öğretime yönelik tutumları arasındaki ilişki incelenmek üzere farklı üniversite ve fakültelerde öğrenim gören öğrencilerin katılacağı daha büyük bir çalışma grubu ile bir araştırma yapılabilir. 54

69 Fakülteler arasındaki farkları inceleyen araştırmalar yapılarak fakülteler arasında ortaya çıkan farklar incelenebilir. Öğretim elemanlarının hazır bulunuşluğunu inceleyen nicel ve kapsamlı çalışmalar yapılabilir. Öğrencilerin yanında öğretim elemanlarının ve kurumların da çevrimiçi öğrenmeye yönelik hazır bulunuşlukları incelenebilir. Öğretim elemanlarının web tabanlı öğretime yönelik tutumları incelenebilir. Öğrencilerin web tabanlı öğretime yönelik tutumlarını düşüren nedenleri ortaya koyan çalışmalar yapılabilir. Uzaktan eğitim alan öğrencilerin karakteristik özelliklerinin çevrimiçi öz-düzenleyici öğrenme becerilerine etkisini ortaya koyan çalışmalar yapılabilir. Araştırmalarda nitel yöntemler kullanılabilir ve araştırmalar nitel verilerle desteklenebilir. 55

70 KAYNAKÇA [01] McMahon, M., Oliver, R. (2001). Promoting self-regulated learning in an online environment. Ed-Media 2001 World Conference on Educational Multimedia, Hypermedia & Telecommunications, 13th, Tampere, Finland, June 25-30, [02] Pintrich, P. R. (2000). The role of orientation in self-regulated learning. In M., Boekaerts ve P.R.,Pintrich (Eds.), Handbook of Self-Regulation,13-39, San Diego, CA: Academic Pres. [03] Artino Jr., A.R., Stephens, J.M. (2009). Academic motivation and selfregulation: A comparative analysis of undergraduate and graduate students learning online. Internet and Higher Education, 12, [04] Yetik, S.S. (2011). Çevrimiçi öz düzenleyici öğrenme ortamında farklı denetim odaklarına göre sunulan meta-bilişsel rehberliğin öğretmen adaylarının öz düzenleme becerilerine ve öz yeterlik algılarına etkisi. Doktora Tezi, Ankara Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü. [05] Kramarski, B., Gutman, M. (2006). How can self-regulated learning be supported in mathematical E-learning environments? Journal of Computer Assisted Learning, 22, [06] Barnard, L., Lan, W. Y., To, Y. M., Paton, V. O., Lai, S. L. (2009). Measuring selfregulation in online and blended learning environments. The Internet and Higher Education, 12(1), 1-6. [07] Chen, C.M. (2009). Personalized e-learning system with self-regulated learning assisted mechanisms for promoting learning performance. Expert Systems with Applications, 36, [08] Anderton, B. (2006). Using the online course to promote self-regulated learning strategies in preservice teachers. Journal of Interactive Online Learning, 5(2),

71 [09] Horzum, M. B., Çakır, Ö. (2012). Structural equation modelling in readiness, willingness and anxiety of secondary school students about the distance learning. Paper presented at the Cyprus International Conference on Educational Research Cy-Icer 2012, Middle East Technical University Northern Cyprus Campus, Northern Cyprus. [10] Smith, P. J. (2005). Learning preferences and readiness for online learning. Educational Psychology: An International Journal of Experimental Educational Psychology, 25(1), [11] Harman, G., Çelikler, D. (2012). Eğitimde hazır bulunuşluluğun önemi üzerine bir derleme çalışması. Eğitim ve Öğretim Araştırmaları Dergisi, 1(3), [12] So, T., Swatman, P. M. C. (2006). E-learning readiness of Hong Kong teachers. Hong Kong IT in Education Conference 2006 Capacity Building for Learning through IT (HKITEC2006), February 6 8, 2006, Hong Kong Exhibition and Convention Centre, Hong Kong. [13] Kaur, K., Abas, Z. W. (2004). An assessment of e-learningreadiness at the open university Malaysia. Paper presented at the internationalconference on computers in education (ICCE2004), Melbourne, Australia. [14] Guglielmino, L. M., Guglielmino, P. J. (2003). Identifying learners who are ready for elearning and supporting their success. In G.M. Piskurich (Ed). Preparing learners for e-learning (pp ). San Francisco: John Wiley & Sons. [15] Piskurich, G. M. (2003). Preparing learners for e-learning. San Francisco: John Wiley & Sons. [16] Erdoğan, Y., Bayram, S., Deniz, L. (2007). Web tabanlı öğretim tutum ölçeği: Açıklayıcı ve doğrulayıcı faktör analizi çalışması, Uluslararası İnsan Bilimleri Dergisi, 4 (2). [17] Özgür, H., Tosun, N. (2010). İnternet destekli eğitimin e-öğrenme tutumlarına etkisi. XV. Türkiye'de İnternet Konferansı, 2-4. [18] Üstüner, M. (2006). Öğretmenlik mesleğine yönelik tutum ölçeğinin geçerlik ve güvenirlik calışması. Kuram ve Uygulamada Eğitim Yönetimi, 45,

72 [19] Liaw, S. S., Huang, H. M., Chen, G. D. (2007). Surveying instructor and learner attitudes toward e-learning. Computers & Education, 49(4), [20] Erdoğan, Y. (2005). Web Tabanlı Yükseköğretimin Öğrencilerin Akademik Başarıları ve Tutumları Doğrultusunda Değerlendirilmesi, Doktora Tezi, Marmara Üniversitesi, İstanbul. [21] Zimmerman, B.J. (1994). Dimensions of academic self-regulation. In D. H. Schunk & B. J. Zimmerman (Eds.), Self-regulation of learning and performance: Issues and educational applications (pp. 3-21). Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum. [23] Cunningham, C.A., Billingsley, M. (2003). Curriculum Webs: A practical guide to weaving the Web into teaching and learning. Boston: Allyn and Bacon. [24] Kitsantas, A. ve Dabbagh, N. (2010). Learning to Learn with Integrative Learning Technologies (ILT): A Practical Guide for Academic Success. Information Age Publishing. [25] Lynch, R., Dembo, M. (2004). The relationship between self-regulation and online learning in a blended learning context. International Review of Research in Open and Distance Learning, 5(2), [26] Chang, M.M. (2007). Enhancing web-based language learning through self-monitoring. Journal of Computer Assisted Learning, 23, [27] İbrahim, D. Z., Silong, A. D., Samah, B. A. (2002). Readiness and attitude towards online learning among virtual students. Paper presented at the 15th Annual Conference of the Asian Association of Open Universities, New Delhi, India. [28] Yurdugül, H., Sırakaya, D. A. (2013). Çevrimiçi Öğrenme Hazır Bulunuşluluk Ölçeği: Geçerlik ve Güvenirlik Çalışması The Scale of Online Learning Readiness: A Study of Validity and Reliability. Education, 38(169). [29] Tuna, A., Kaçar, A. (2005). İlköğretim Matematik Öğretmenliği Programına Başlayan Öğrencilerin Lise 2 Matematik Konularındaki Hazır Bulunuşluk Düzeyleri. Kastamonu Eğitim Dergisi,

73 [30] Simonson, M., Smaldino, S., Albright, M., Zvacek, S. (2009). Teaching and Learning at a distance Foundations of distance education (4th ed.). Boston, MA: Pearson Education, Inc. [31] Kuzgun, Y. ve Deryakulu, D. (2004). Eğitimde Bireysel Farklılıklar. Ankara: Nobel Yayın Dağıtım. [32] Haznedar, Ö., Baran, B. (2012). Eğitim Fakültesi Öğrencileri İçin E-Öğrenmeye Yönelik Genel Bir Tutum Ölçeği Geliştirme Çalışması. Eğitim Teknolojisi Kuram ve Uygulama, 2(2), [33] Sun, P., Tsai, R. J., Finger, G., Chen, Y. ve Yeh, D.(2008). What drives a successful e- learning? An empirical investigation of the critical factors influencing learner satisfaction. Computers ve Education,50, [34] Valenta, A., Therriault, D., Dieter, M., Mrtek, R. (2001). Identifying student attitudes and learning styles in distance education. JALN, 5 (2), [35] Uluğ, F., Kaya, Z. (1997). Uzaktan Eğitim Yaklaşımıyla İlköğretim. Ankara: Uzaktan Eğitim Vakfı [36] Kaya, Z. (2001). Ġnternet Yoluyla Öğretimde Ergonomi. Uluslar Arası Eğitim Teknolojiler Sempozyumu Bildirileri. Sakarya. Sakarya Üniversitesi Eğitim Fakültesi s [37] Newby,T.J., Stepich, D.A., Lehman, J.D., Russell, J.D. (2006). Educational Technology for Teaching and Learning. Upper Saddle River, New Jersey: Pearson Merrill Prentice Hall. [38] Keegan, D. (1986). The foundations of distance education. London: Croom Helm. [39] Karakaş, İ. (2000). Kara Kuvvetleri Eğitim ve Doktrin Komutanlığınca yapılan uzaktan eğitim çalışmaları. Bilişim Teknolojileri Işığında Eğitim Konferansı ve Serisi Mayıs 2000 ODTÜ Kültür ve Kongre Merkezi: Bildiriler Kitabı, [40] Özdil, İ. (1986). Uzaktan Öğretimin Evrensel Çerçevesi ve Türk Eğitim Sisteminde Uzaktan Öğretimin Yeri. Anadolu Üniversitesi. 59

74 [41] Gökçe, A,T. (2008). Küreselleşme Sürecinde Uzaktan Eğitim. D.Ü. Ziya Gökalp Eğitim Fakültesi Dergisi, 11(1), [42] Yaman, M. (2009). Perceptions of Students on the Application of Distance Education in Physical Education Lessons. Online Submission, 8(1). [43] Kaya, Z. (1996). Uzaktan Eğitimde Ders Kitapları (Açıköğretim Lisesi Örneği), Ankara: Gazi Üniversitesi Endüstriyel Sanatlar Eğitim Fakültesi Baskı Atölyesi [44] Özkul, A.E. (2007). Türkiye de Açık ve Uzaktan Eğitim. Çelik, T. ve Tekeli, İ. (Editörler). Türkiye'de Üniversite Anlayışının Gelişimi II ( ). Ankara: Yalçın. [45] Boekaerts, M. (1996). Self-regulated learning at the junction of cognition and motivation. European Psychologist, 1(2), [46] Turan, S., Sayek, İ. (2006). Tıp Eğitiminde Öğrenen Merkezli Yaklaşımlar. Hacettepe Tıp Dergisi, 37, [47] Üredi, I., Üredi, L. (2005). İlköğretim 8.sınıf Öğrencilerinin Öz-düzenleme Stratejileri ve Motivasyonel İnançlarının Matematik Başarısını Yordama Gücü. Mersin Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 1(2), [48] Zimmerman, B.J. (1998). Developing self-fulfilling cycles of academic regulation: An analysis of exemplary instructional models. In D.H. Schunk and B.J. Zimmerman (Eds.), Self regulated learning: Fromteaching to self-reflective practice (p.1-19). New York: The Guilford Press. [49] Kauffman, D. F. (2004). Self-regulated Learning In Web-based Environments: Instructional Tools Designed To Facilitate Cognitive Strategy Use, Metacognitive Processing and Motivational Beliefs. Journal of Educational Computing Research, 30, [50] Senemoğlu, N. (2005). Gelişim öğrenme ve öğretim: Kuramdan uygulamaya. (12. Baskı), Ankara: Gazi Kitabevi. 60

75 [51] Alcı, B., Altun, S. (2007). Lise öğrencilerinin matematik dersine yönelik öz- düzenleme ve metabilişsel becerileri, cinsiyete, sınıfa ve alanlara göre farklılaşmakta mıdır?. Ç.Ü. Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 16(1), [52] Azevedo, R. (2005). Using hypermedia as a metacognitive tool for enhancing student learning? The role of self-regulated learning. Educational Psychologist, 40(4), [53] Wijekumar, K., Ferguson, L., Wagoner, D. (2006). Problem with assessment validity and reliability in web-based distance learning environments and solutions. Journalof Educational Multimedia & Hypermedia, 15(2), [54] Yükseltürk, E., Bulut, S. (2007). Predictors for student success in an online course. Educational Technology & Society, 10(2), [55] Bodrova, E., Leong, D. (2005). Self regulation: a foundation for early learning. Pricipal, 85 (1), [56] Zimmerman, B. (2001). Theories of self regulated learning and academic achievement: an overview and analysis. Zimmerman B. ve Schunk D. (Eds), Self regulated learning and achievement theorical perspectives (2. ed.). London: Lawrence Erlbaum Associates. [57] Çetin, S., Gelbal, S. (2008). Öz-düzenlemeli öğrenme üzerine bir çalışma. Kuzu, A. (Ed.), VIII. International Educational Technology Conference, [58] Winne, P.H., Stockley, D.B. (1998). Computing technologies as sites for developing selfregulated learning. In D.H. Schunk and B.J. Zimmerman (Eds.), Self regulated learning: From teaching to self-reflective practice (p ). New York: The Guilford Press. [59] Narciss, S., Proske, A., Koerndle, H. (2007). Promoting self-regulated learning in webbased learning environments. Computers in Human Behavior, 23, [60] Zimmerman, B.J. (2002). Becoming a self-regulated learner: An overview. Theory Into Practice, 41(2),

76 [61] Artino, A. R. (2009). Think, feel, act: Motivational and emotional influences on military students online academic success. Journal of Computing in Higher Education,21(2), [62] Lee, B.-C., Yoon, J.-O. Lee, I. (2010). Learners acceptance of e-learning in South Korea: Theories and results. Computers & Education, 53, [63] Hung, M., Chou, C., Chen, C. Own, Z. (2010). Learner readiness for online learning: Scale development and student perceptions, Computers & Education, 55, [64] Park, S. Y. (2009). An analysis of the technology acceptance model in understanding university students behavioral intention to use e-learning. Educational Technology & Society, 12(3), [65] Wang, W.-T., Wang, C.-C. (2009). An empirical study of instructor adoption of webbased learning systems. Computers & Education, 53, [66] Schreurs, J., Sammour, G., Ehlers, U. (2008). E-learning Readiness Analysis (ERA): an e-health case study of e-learning Readiness. Int. J. Knowledge and Learning, Vol. 4 (5), [67] Wang, Q., Zhu, Z., Chen, L., Yan, H. (2009). E-Learning in China. Campus-Wide Information Systems, 26, [68] Bowles, M. (2004). Relearning to E-learn: strategies for electronic learning and knowledge. Melbourne University Press, Carlton, Victoria, Australia. [69] Başaran, İ. Ethem. (1998). Eğitim Psikolojisi. Ankara: Aydan Web Tesisleri. [70] Ünal, M. (2005). Eğitim fakültelerinde ortak ders olarak okutulan yabancı dil derslerinde öğrencilerin bilişsel hazır bulunuşluk düzeylerinin akademik başarıya etkisi. Yayınlanmamış yüksek lisans tezi, Gazi Üniversitesi Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara. [71] Leigh, D., Watkins, R. (2005). E-learner success: Validating a self-assessment of learner readiness for online training. ASTD 2005 Research-to-Practice Conference Proceedings,

77 [72] Warner, D., Christie, G., Choy, S. (1998). Readiness of VET clients for flexible delivery including on-line learning. Brisbane: Australian National Training Authority. [73] Frith, K.H., Kee, C. (2003). The effect of communication on nursing student outcomes in a web-based course, Journal of Nursing Education, 42 (8), [74] Demir Kaymak, Z., Horzum, M. B. (2013). Çevrimiçi öğrenme öğrencilerinin çevrimiçi öğrenmeye hazır bulunuģluk düzeyleri, algıladıkları yapı ve etkileģim arasındaki iliģki. Kuram ve Uygulamada Eğitim Bilimleri, 13(3), [75] Gunawardena, C. N., Duphorne, P. L. (2001). Which learner readiness factors, online features, and CMC related learning approaches are associated with learner satisfaction in computer conferences? Paper presented at the Annual Meeting of the American Educational Research Association, Seattle, WA. [76] Fogerson, D. L. (2005). Readiness factors contributing to participant satisfaction in online higher education courses. (Doctoral dissertation, The University of Tennessee, Knoxville). [77] Davis, T. S. B. (2006). Assessing online readiness: Perceptions of distance learning stakeholders in three Oklahoma community colleges (Doctoral dissertation, Oklahoma State University). e-learning. Computers ve Education,49, [78] Lau, C. Y., Shaikh, J. M. (2012). The impacts of personal qualities on online learning readiness at Curtin Sarawak Malaysia (CSM). Educational Research and Reviews, 7(20), [79] Guzley, R. M., Avanzino, S., Bor, A. (2001). Simulated Computer-Mediated/Video- İnteractive Distance Learning: A Test of Motivation, Interaction Satisfaction, Delivery, Learning and Perceived Effectiveness. Journal of Computer-Mediated Communication, 2001-Nisan Sayısı. [80] Şendağ, S., Gündüz, Ş. (2007). Öğretmen Adaylarının Web Tabanlı Öğrenme Materyalinin Kullanılabilirliği ve Etkililiği Hakkındaki Görüşleri. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi. 8 (14),

78 [81] Arıcı, N., Yekta, M. (2005). Mesleki ve Teknik Eğitimde Çoklu Ortam Araçları Kullanılmış Web Tabanlı Öğretimin Öğrenci Başarısına Etkisi. Ticaret ve Turizm Eğitim Fakültesi Dergisi. 1, [82] İspir, E., Furkan, H., Çitil, M. (2007). Lise Fen Grubu Öğretmenlerinin Teknolojiye İlişkin Tutumları - Kahramanmaraş Örneği. Erzincan Eğitim Fakültesi Dergisi. 9 (1), [83] Çetin, Oğuz (2010). Fen ve Teknoloji Dersinde Çoklu Ortam Tasarım Modeli ne Göre Hazırlanmış Web Tabanlı Öğretim İçeriğinin Öğrenci Başarı ve Tutumlarına Etkisi İle İçeriğe Yönelik Öğretmen ve Öğrenci Görüşlerinin Değerlendirilmesi. Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Dokuz Eylül Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, İzmir. [84] Cüceloğlu, D. (1996). İnsan ve Davranışı Psikolojinin Temel Kavramları, Remzi Kitapevi, 6. Baskı, İstanbul. [85] Khine, M.S. (2001). Attitudes Toward Computers Among Teacher Education Students in Brunei Darussalam. International Journal of Instructional Media , 28(2). [86] Alomyan, H., Au, W. (2004). Exploration of Instructional Strategies and Individual Difference within the Context of Web-based Learning, International Education Journal, 4 (4), [87] Sanders, D. W., Morrison-Shetlar, A. I. (2001). Student attitudes Toward Web-Enhanced Instruction in an Introductory Biology Course. Journal of Research on Computing in Education, Cilt: 33, No: 3, s [88] Tavşancıl, E. (2006). Tutumların ölçülmesi ve SPSS ile veri analizi. Ankara: Nobel Yayın Dağıtım. [89] Chou, C., Tsai, C. C. (2002). Developing web-based curricula: Issues and challenges. Journal of Curriculum Studies, 34(6), [90] Mitra, A., Steffensmeier, T. (2000). Changes in student attitudes and student computer use in a computer-enriched environment. Journal of Research on Computing in Education, 32(3),

79 [91] Hong, K. S., Ridzuan, A. A., Kuek, M. K. (2003). Students' attitudes toward the use of the Internet for learning: A study at a university in Malaysia. Educational Technology & Society, 6(2), [92] Manzanares, M.G. (2004). Attitudes of Counseling Students Use of Web-Based Instruction for Online and Supplemental Instruction in a Master s Degree Program of Study. Colorado State University, Unpublished Doctorate Thesis, Fort Collins, Colorado. [93] Kumar, A. (1999). Learner Characteristics and Success in Indian Distance Education. Open Learning: The Journal of Open, Distance and e-learning, 14(3), [94] Pintrich, P. R. (2004). A conceptual framework for assessing motivation and selfregulated learning in college students. Educational Psychology Review, 16(4), [95] Yükseltürk, E., Bulut, S. (2009). Gender Differences in Self-Regulated Online Learning Environment. Educational Technology & Society, 12 (3), [96] Lim, D. H., Yoon, W., Morris, M. L. (2006). Instructional and learner factors influencing learning outcomes with online learning environment. The Academy of Human Resource Development International Conference (AHRD), Columbus, OH, February 22-26, [97] Puzziferro, M. (2008). Online technologies self-efficacy and self-regulated learning as predictors of final grade and satisfaction in college-level online courses. The American Journal of Distance Education, 22, [98] Paechter, M., Maier, M., Macher, D. (2010). Students expectations of, and experiences in e-learning: Their relation to learning achievements and course satisfaction. Computers & Education, 54, [99] Whipp, J. L., Chiarelli, S. (2004). Self-Regulation in a Web-Based Course: A Case Study. Educational Technology Research & Development, 52,

80 [100] Winter, F. I., Greene, J. A., Costich, C. M. (2008). Self-regulation of learning within computer-based learning environments: A critical analysis. Educational Psychology Review, 20, [101] Usta, E. (2011). The Examination of Online Self-Regulated Learning Skills in Web- Based Learning Environments in Terms of Different Variables. Turkish Online Journal of Educational Technology-TOJET, 10(3), [102] Reio, T. G., Jr., Davis, W. (2005). Age and gender differences in self-directed learning readiness: A developmental perspective. International Journal of Self-Directed Learning, 2(1), [103 ]Ünal, M., Özdemir, M. Ç. (2008). Eğitim fakültelerinde ortak ders olarak okutulan yabancı dil derslerinde öğrencilerin bilişsel hazırbulunuşluk düzeylerinin akademik başarıya etkisi. Ahi Evran Üniversitesi Kırşehir Eğitim Fakültesi Dergisi, 9(1), [104] Ocak, G., Karakuş, G. (2014). Öğrencilerin Hazırbulunuşluk Düzeyleri ve İngilizce Dersine Yönelik Tutumları Arasındaki İlişkinin İncelenmesi. [105] Yakın, İ, Tınmaz, H. (2013). Uzakran Eğitimde Önemli Bir Boyut: Öğretmen Adaylarının E-Hazır bulunuşlukları. 16. Akademik Bileşim Konferansında sunulmuş bildiridir. Ankara, Orta Doğu Teknik Üniversitesi. [106] Tang, C. M., Chaw, L. Y. (2013). Readiness for Blended Learning: Understanding Attitude of University Students. International Journal of Cyber Society and Education, 6(2), [107] Dikbaş, E. (2006). Öğretmen adaylarının e-öğrenmeye yönelik tutumlarının incelenmesi, (Yayınlanmamış yüksek lisans tezi). Dokuz Eylül Üniversitesi, İzmir. [108] Çiftci, S., Güneş, E., Üstündağ, M. T. (2010). Attitudes of distance education students towards web based learning a case study. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 2(2),

81 [109] Uzun, A. M., Unal, E., Yamac, A. (2013). Service Teachers' Academic Achievements in Online Distance Education: The Roles of Online Self-Regulation and Attitudes. Turkish Online Journal of Distance Education, 14(2), [110] Tüysüz, C., Aydın, H. (2007). Web tabanlı öğrenmenin ilköğretim okulu düzeyindeki öğrencilerin tutumuna etkisi. Pamukkale Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi, 22(22), [111] Mulwa, A. S., Kyalo, D. N. (2013). The Influence of Principals, Teachers and Students attitude On Readiness to Adopt E-learning in Secondary Schools in Kitui District, Kenya. European Scientific Journal, 9(5). [112] Sümer, N. (2000). Yapısal EĢitlik Modelleri: Temel Kavramlar ve Örnek Uygulamalar. Türk Psikoloji Yazıları, 3 (6). [113] Kline, R.B. (1998). Principles and Practice of Structural Equation Modeling, New York: The Guilford Press. [114] Schumacker, R.E., Lomax, R.G. (2004). A Beginner s Guide to Structural Equation Modeling. Erlbaum. [115] Güzeller, O.C. (2005). Orta Öğretim Kurumları Öğrenci Seçme ve YerleĢtirme Sınavının Geçerliği. Doktora Tezi, Hacettepe Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, Ankara. [116] Yüksel, B. (2009). Özel Eğitim ve Genel Eğitim Öğretmenlerinin Tükenmişliklerine Etki Eden Değişkenlerin İrdelenmesi. Yayımlanmamış Doktora Tezi, Ankara Üniversitesi, Eğitim Bilimleri Enstitüsü, Ankara. [117] ġimģek, Ö.F. (2007). Yapısal EĢitlik Modellemesine GiriĢ: Temel Ġlkeler ve LISREL Uygulamaları. Ekinoks Yayınları, Ġstanbul. [118] Kelloway, E.K. (1998). Using Lisrel for Structural Equation Modeling, United States of America, Sage Publications. [119] Korkmaz, O., Kaya, S. (2012). Adapting Online Self-Regulated Learning Scale into Turkish. Turkish Online Journal of Distance Education, 13(1),

82 [120] Schermelleh-Engel, K., Moosbrugger, H. (2003). Evaluating The Fit of Structural Equation Models: Tests of Significance and Descriptive Goodness-of-Fit Measures. Methods of Psychological Research Online, 8(2) : [121] Büyüköztürk, Ş. (2010). Sosyal bilimler için veri analizi el kitabı: İstatistik, araştırma deseni, SPSS uygulamaları ve yorum. 68

83 EKLER EK1: Fatih Üniversitesinden alınan ölçek uygulama izni EK2: Çevrimiçi öğrenme hazır bulunuģluk ölçeği kullanım izni EK3: Web tabanlı öğretim tutum ölçeği kullanım izni EK4: AraĢtırmada kullanılan ölçekler EK5: ÖzgeçmiĢ 69

84 EK 1 70

85 EK 2 71

86 EK 3 72